基于小波收缩和正逆扩散结合的优质中值先验图像重建算法

针对最大后验(MAP)法对重建图像造成的过度平滑或出现阶梯状边缘伪影等问题,提出了一种基于混合模型的中值先验图像重建算法。首先在中值先验分布的MAP重建的基础上,在每次中值滤波之前引入结合小波收缩和正逆各向异性扩散的滤波器。另外,对于背景区域仍残留有少量噪声的情况下,可以在迭代间的最后,选择加入只针对图像较小梯度阈值区域进行非线性扩散平滑的优良滤波器,从而进一步优化图像。仿真结果表明,该算法在抑制噪声和保持边缘效果方面具有很好的表现,与其他经典传统算法相比,信噪比(SNR)可提高0.9 dB～3.8 dB。

基于自适应梯度先验的旋转模糊图像复原算法

弹载红外成像系统随弹体作高速旋转运动时,在曝光时间内获取的图像存在严重旋转模糊问题,给后续的目标识别与图像跟踪造成极大困扰。针对此问题,提出了一种基于自适应梯度先验的旋转模糊图像复原算法。该算法通过使用自适应梯度先验的正则化项,对从图像中沿旋转模糊路径提取的一维向量在频域内进行反卷积运算。同时针对使用Bresenham算法提取像素方法产生的空穴点问题,设计了一种查表决策的自适应中值滤波算法。仿真实验结果表明,相对于改进的维纳滤波、约束最小二乘滤波、梯度加载滤波,该算法能有效地适应低信噪比干扰环境,具有较强的噪声抑制和削弱振铃效应的能力。