多范数混合约束的正则化图像盲复原

针对传统的正则化盲复原方法中图像和点扩散函数(PSF)的保真项和正则项分别采用同范数约束致使复原图像的质量下降,估计出的PSF准确性降低的问题,提出了多范数混合约束的正则化图像盲复原方法。首先,复原图像的保真项和正则项分别采用L1范数和全变分(TV)范数来消除复原图像中的阶梯效应并较好地保护复原图像的边缘。其次,PSF的保真项和正则项分别采用L2范数和H1范数以降低估计PSF时参数调节的难度。最后,通过分裂布雷格曼迭代方法对提出的模型进行最优化求解。在人造模糊图像和真实模糊图像上进行了实验,结果表明:提出的方法能够对运动、散焦等多种模糊类型的图像进行有效复原,并准确地估计出相应的PSF。与近年来一些较好的模糊图像盲复原方法相比,不仅在主观视觉效果上有较为明显的改进,而且在客观的改善信噪比(ISNR)上也提高了0.36dB到14.66dB。

非凸高阶全变差正则化自然光学图像盲复原

受噪声和图像边缘结构信息的影响,传统的图像盲复原方法易出现"振铃"、"拖尾"、"阶梯"等现象。为解决上述问题,本文利用图像的后验信息、点扩散函数(PSF)的稀疏性以及l1,l2两类范数在约束中的不同作用,提出了一种更一般的非凸高阶全变差正则化自然光学图像盲复原模型。针对提出模型的非凸优化问题,在数值求解过程中对模型的范数结构进行改进,引入Split-Bregman权值迭代方法,提高了计算精度。对人工模拟退化图像和真实图像进行了实验测试。结果表明,提出的方法能够对多种退化类型的图像进行有效复原,复原后的图像边缘保持良好,细节和纹理的处理都优于最近文献提出的模型。客观评价结果显示,相比最近文献的模型,提出模型的峰值信噪比最大可以提高2.08dB,信息熵值最大可以提高1.14个单位。

基于Tikhonov和全变分正则化混合约束盲去模糊方法

为了使模糊图像在边缘区域和平滑区域有更好的复原效果,通过分析图像的稀疏平滑特性,提出一种基于Tikhonov和全变分正则化混合约束（Tikhonov-Total variation model,TTV）模型的盲去模糊方法。首先用Shock-Direction Filter（简称为SDF滤波器）提取图像边缘信息,然后利用Tikhonov模型和全变分模型分别在图像特殊区域的不同表现,分别对不同区域进行不同的正则化约束,最后提出一种多变量正阈值约束的分裂布雷格曼（Multivariable Positive threshold constraint Splitting Bregman,MPSB）算法对提出的新型模型进行数值最优化求解。从实验结果可以看出,相对对比算法,该方法不仅能够准确的估算模糊核（Blurring Kernel,BK）,而且在主观上实现了更好的复原效果,在客观上本文方法的峰值信噪比（PSNR）增量提高了3.4~4.7 d B。

引入高阶P-Laplace的图像全变分盲复原方法

针对确定性盲复原中的振铃、阶梯现象和噪声抑制不充分的问题,将高阶P-Laplace算子引入到经典的全变分盲复原方法中。首先利用shock滤波器进行清晰边缘预测,后根据自然图像中像素的变化规律,对图像的边缘和平滑区域进行不同形式的处理,最后采用分裂布雷格曼迭代和交替最小化算法对非约束扩散方程进行求解。实验结果证明,与近年的一些盲复原算法相比,提出的改进算法能较好地缓解振铃现象,保护好边缘信息并改善图像复原效果。

基于改进低秩稀疏正则化的CFRP电阻抗层析成像算法研究

碳纤维复合材料(carbon fiber reinforced polymer,CFRP)由于其轻质高强、抗疲劳等优势被广泛应用于航空航天领域。为确保材料使用的安全性,碳纤维复合材料的有效检测尤为重要。近年来,电阻抗层析成像(electrical impedance tomography,EIT)因其低成本、无辐射等优点已成为一种新兴的损伤监测方法并受到了广泛关注。针对电阻抗层析成像逆问题求解具有严重的病态性,提出了一种基于改进低秩稀疏正则化的电阻抗层析成像算法。首先,引入L_(p)伪范数,通过调节p的值来增强解的稀疏性、提高图像重建精度;其次,采用核范数作为解的低秩约束能有效利用先验信息提高重建质量;最后,通过分裂布雷格曼方法求解,增强算法的实时性,使成像速度保持在0.06 s。仿真与试验结果表明,改进低秩稀疏正则化算法能有效改善电极伪影、呈现出更加清晰的损伤细节并且具有较强的鲁棒性、实效性和适用性。

一种权重的高阶扩散图像盲复原方法

为了实现对模糊噪声图像的清晰化盲复原，提出了一种权重的高阶扩散图像盲复原方法。首先，在模糊核的估计阶段，运用一种各向异性扩散的图像结构提取策略和shock滤波器将图像中的强边缘准确地提取出来，并利用提取的图像强边缘实现对模糊核的准确估计；然后，在图像的复原阶段，利用高阶扩散模型和权重平衡参数，针对复原图像，提出了一种权重的高阶正则化约束来实现图像的清晰化复原；最后，运用了一种分裂的布雷格曼（splitBregman，SB）最优化迭代策略对提出的方法进行最优化求解。实验结果表明，较近几年的一些具有代表性的图像盲复原方法相比，不仅主观的视觉效果得到了较为明显的改进，而且客观的峰值信噪比也增加了1．0～2．7dB。