对图像处理中维纳滤波复原算法的改进研究

文中介绍了传统图像处理中的离焦复原算法存在的不足,指出了两种传统的处理方法在逼近离焦点扩散函数方面效果都不太理想,并提出了对维纳滤波复原方法的改进,最后通过实验证实了改进后的维纳滤波复原算法具有明显的优势,并且其分辨率和噪声消除方面都表现良好。

基于迭代滤波盲复原算法的水下图像噪声去除

图像复原的目的是从观测到的退化图像重建原始图像,维纳滤波与约束去卷积滤波是比较常采用的复原方法。在未知降质函数的情况下,直接运用维纳滤波和约束去卷积滤波有一定困难。针对此提出以维纳滤波与约束去卷积滤波为模型的迭代滤波盲复原算法对水下图像进行去噪。实验证明,该方法获得了比较理想的复原效果。

一种基于图像形态学的深空图像模糊复原方法

针对深空目标与空间相机相对运动造成的图像运动模糊问题,文章提出了一种基于图像形态学的运动模糊复原方法。首先运用图像形态学细化的方法消除图像中的冗余信息,快速提取图像中目标的特征;其次运用最小二乘法直线拟合方法对目标运动方向进行估计,再利用连通域划分结果对目标运动长度进行估计;最后采用约束最小二乘方滤波对退化模型进行逆推导运算来实现目标运动模糊复原。通过实验验证结果表明:文章提出的基于图像形态学的深空图像运动模糊复原方法能够正确估计运动模型参数,通用性强,易于在轨实现,可以处理目标与相机相对运动造成的运动模糊问题,在目标运动方向不一致的图像中取得了良好的复原效果。

顺序结构的运动模糊图像复原技术综述

在对目前有关运动模糊图像复原技术的文献进行理解和综合的基础上,首先通过对运动模糊图像复原问题的描述揭示其实质,其中大体介绍图像复原概念、分类;然后将运动模糊图像复原方法分为参数识别和复原滤波两部分进行介绍,描述基于单幅图像、多幅图像的参数识别基本方法,按迭代和非迭代两种思想分类对复原滤波方法进行介绍;通过应用实例对一些主流方法进行对比,最后提出对运动模糊图像复原技术的展望。

数字图像复原技术中运动模糊图像相关问题研究

随数字图像复原处理技术是当前数字图像处理领域的重要研究课题之一,运动模糊图像的复原是数字图像复原处理技术中较常见也是较难解决的一类问题。本论文的研究工作正是围绕运动模糊图像复原技术展开。分析运动模糊图像的成因以及成像过程;建立运动模糊退化模型;用维纳滤波复原方法对模糊图像进行复原;根据维纳滤波运动模糊图像复原方法中的不足之处,引入介绍了一种新的方法,降低了原有算法的复杂度,改进了维纳滤波。本文主要研究了维纳滤波复原方法并对其进行了改进,其他复原方法有待我们进一步研究。

含噪运动模糊图像恢复

提出一种新算法来估计含噪图像线性运动模糊的方向和长度。结合空间域及频域分析,使用Radon变换检测运动方向,双谱模型估计运动长度,最后利用Richardson-Lucy滤波恢复清晰图像。仿真实验结果表明,对于含噪图像该算法比以往算法更优胜。基本满足图像复原的稳定性、可靠性、精度高等要求。

位相差异波前传感技术在大型空间光学相机中的应用

在位相差异技术原理的基础上,利用现有平台,通过室内实验以及室外推扫成像试验,检验了位相差异技术波前反演的效果.试验表明:以干涉仪实测波前与反演波前的残差均方根误差作为评价标准,基于位相差异技术的波前反演精度可达1/40λ(λ=632.8nm);同时,利用反演波前进行的图像复原滤波能够大幅改善推扫退化图像的品质,复原后图像信噪比的提升量优于40%,奈奎斯特频率处调制传递函数的提升量超过80%.间接地证明了位相差异波前反演技术的实际效能,为位相差异波前反演技术的空间应用奠定了基础.

修正的ARMA模型在微悬臂系统辨识中的应用

在力学显微镜和光力学的研究中,微悬臂是一种被广泛使用的微机械器件。为了了解微悬臂的模态信息,采用ARMA模型对微悬臂进行系统辨识和模态参数识别。针对观测噪声会使时间序列模型辨识精度变低的问题,研究如何将带有观测噪声的ARMA模型转化为无观测噪声的ARMA模型。得到微悬臂的ARMA模型后将其转化为连续系统的传递函数,再从传递函数中求出微悬臂的各模态参数。为了减小微悬臂对外力的延迟响应时间,根据系统辨识得到的模型,构造一个复原滤波器,微悬臂的位移信号通过这个复原滤波器后得到作用力信号。仿真及实验结果证明了所用的系统辨识、模态参数识别及信号复原方法的有效性。

Golay3型光学稀疏孔径系统退化图像的频率信息提取及合成研究

利用组成星座的小卫星,分别携带分离的子望远镜和合光成像望远镜,构成Fizeau型光学综合孔径干涉系统,实现高分辨率的面源目标成像是当前的研究热点之一。这种光干涉成像系统,由于稀疏度较大,UV覆盖不全,即空间频率采样不连续,表现为系统光学传递函数有零值存在。要克服UV覆盖不全的影响,获得等效的大孔径望远镜成像效果,需要改变子孔径的空间排布,获得不同基线条件下的图像,进行空间频率信息的提取和合成,最后采用逆滤波的方法达到提高图像质量的目的。在分析单子孔径传递函数与系统传递函数关系的基础上,优化子孔径的排布方式,采用不同的频域滤波器将不同基线获得的图像中信噪比高的频率区域提取出来进行合成,再变换到空域并进行逆滤波处理,得到改善的合成图像。仿真结果显示,当得到的干涉图信噪比较低时,该方法可以有效地提高合成图像的质量。

基于模糊识别分类垃圾技术研究

基于图像识别技术及模糊控制算法,开展模糊垃圾检测识别方法研究,识别投入垃圾箱的垃圾种类。通过对垃圾图像模糊处理分析,提出一种基于RANSAC算法去模糊,对于操作定位,定位之前,先对其进行灰度增强、中值滤波等操作,对于图像损坏等常见表面缺陷图像预处理研究过程中,发现高斯滤波作为缺陷图像滤波方法效果最佳,同时Canny算子对缺陷边缘的提取更有优点。该技术通过模糊识别技术,利用摄像头将运动的垃圾进行分类,测试结果表明该智能分类方法比传统人工方法效率高、识别准确度高,因此更能促进处理城市生活垃圾产业的发展。