基于非局部先验红外运动模糊图像复原方法

为了实现红外运动模糊图像复原,采用了基于红外图像的非局部稀疏先验约束建模方法。通过分析红外运动模糊成像特征,在盲反卷积框架下,提出了一种基于运动信息的图像非局部稀疏先验约束建模方法,通过计算图像的运动模糊核,进而复原运动模糊图像。结果表明,所提出的基于运动信息的图像非局部稀疏先验约束方法,针对性强,能有效地复原运动幅值较大的红外运动模糊图像;概率模糊检测、结构相似度和峰值信噪比均有不同程度的提高,尤其是峰值信噪比提高接近8%,且运动幅值越大,复原结果越明显。本研究为红外成像系统的应用打下了基础。

高速运动目标的运动模糊图像复原研究

对单一图像进行运动模糊复原,存在模糊点扩散函数(PSF)难以估计以及图像反卷积的病态性问题。利用多个PSF具有联合可逆性的特点,针对运动目标观测,提出采用参数相同的多个成像设备共同对同一视场进行拍摄,来获取背景相同、曝光时间不同、目标模糊程度不同的观测图像;然后利用同一设备获取的序列图像进行目标的模糊PSF估计;并根据目标背景的运动模糊叠加特征,分别从观测图像中提取出完整的模糊目标图像;最后,对这些具有不同PSF的同一目标图像进行空间域迭代复原算式的联立求解。实验表明:该方法设计的目标获取装置对硬件条件要求较低,获取的图像更便于采用多点扩散函数联合进行图像复原,复原效果良好。

基于混合编码曝光的匀加速运动模糊图像复原方法

针对运动模糊图像复原问题中点扩展函数难以准确获得和图像反卷积的病态性,提出了一种基于混合编码曝光相机的运动模糊复原框架。混合编码曝光相机由一个高速双目立体相机和一个高分辨率编码曝光相机构成。编码曝光相机在其曝光过程中由一个二进制编码控制其快门的开关状态。双目立体摄像机作为一个运动传感器在编码相机曝光的开始、中间和结束时刻分别拍摄三对立体图像对。提出了一种基于二进制编码和运动参数的PSF评估算法和一种基于双目立体视觉的运动测量算法来获得运动参数。在获得编码曝光运动模糊图像的PSF后,使用直接反卷积方法进行图像复原获得清晰图像。实验结果表明,该方法能够自动快速有效地对运动模糊图像进行复原。

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。

基于改进U-Net结构生成对抗网络的运动模糊绝缘子图像复原方法

为通过提高输电线路巡检航拍绝缘子过程中产生的运动模糊图像质量来提高检测准确率,文章提出一种基于改进U-Net结构生成对抗网络的运动模糊绝缘子图像复原方法。为有效融合图像深、浅层特征,基于U-NetL1结构搭建生成网络,并在特征融合过程添加并行注意力机制,加强对有效特征的学习,下采样层级联空洞空间金字塔池化与残差模块,扩宽感受野和加深网络深度的同时避免梯度消失问题;另外,采用内容损失与对抗损失作为损失函数,以提高复原图像质量。构建绝缘子运动模糊图像数据集进行实验,与Deblur GAN、SRN等方法的对比结果表明,本文方法的峰值信噪比、结构相似度指标均高于其他算法;采用YOLOv4进行目标检测实验,其结果表明该方法对提升绝缘子检测准确率具有一定实际意义。

无人机侦察图像运动模糊复原方法研究

无人机具有体积小、使用方便以及战场生存能力较强等优点,在军事领域中应用越来越广泛;无人机进行情报侦察时,成像设备与拍摄物之间存在相对运动,使得拍摄到的图像出现模糊,严重影响后期的情报处理,因此如何提高模糊图片的质量成为无人机情报处理中的重要课题;介绍了在无人机侦察这一背景下图像运动模糊的降质机理及成像特点,对运动模糊复原领域中图像非盲复原与盲复原两类方法进行研究,从算法原理和实际应用两方面对每种算法的优缺点进行了总结;最后对无人机侦察图像运动模糊复原算法的发展趋势做出展望,实时性、适用性与智能性将成为算法的主流发展方向。

一种改进的运动模糊车牌复原技术

复原运动模糊车牌是公安图像处理领域不可或缺的技术环节,复原的运动模糊车牌不仅能使公安机关快速锁定嫌疑车辆,还能使公安机关快速侦破案件。如今公安技术人员大多使用的是一些公司的专业图像处理软件复原运动模糊车牌,而这些软件有着使用费用高、专业性强、普及率不高等问题。将人工估计运动模糊核及点扩散函数(PSF)与Matlab软件中的算法相结合的技术,能有效解决公安领域复原运动模糊车牌存在的问题。该技术是一种成本费用低,简单易学,易于普及的运动模糊车牌复原的方法。

基于改进视觉显著性算法的运动模糊图像复原

针对模糊尺度较小时运动模糊参数估计算法对点扩散函数求解不准确的问题,提出基于最小二乘直线拟合的精确角度估计算法,并对微分自相关长度估算方法进行改进,获取了高精度的运动模糊参数。基于视觉显著性加权算法,设计一种无参考图像质量评估系统来确定图像模糊程度以及复原图像的最优解。实验结果表明,所提方法能更准确地求解运动模糊参数,使用求解结果恢复的清晰图像在主观和客观方面优于现有方法,具有较高的工程应用价值。

运动模糊图像复原R-L算法的优化

图像获取过程中如果产生拍摄对象与设备之间的相对运动,就会产生图像变得模糊,这种情况称之为运动模糊。文章从图像复原基础原理出发,主要介绍了Richardson-Lucy算法对运动图像的复原,比较自相关和频谱投影模糊长度估算方法。通过实验发现频谱投影在较短模糊长度是较为精确,自相关估算模糊长度在较长模糊长度较为精确。由此提出组合优化模糊长度估算,通过实验图像复原发现组合优化的模糊长度复原图像峰值信噪比大13%,有效提高了图像复原精度。

基于差分自相关的运动模糊图像尺度参数识别

在运动模糊图像盲复原的过程中,对点扩散函数(PSF)进行准确识别具有非常重要的意义。当识别出运动模糊方向后,二维PSF的识别问题就可以转化成一维PSF的识别,进而提出用一阶差分自相关的方法识别运动模糊尺度。给出了差分自相关方法用于尺度识别的理论分析,重点研究和推证了在该方法下噪声对模糊尺度识别的影响,提出了改进的差分自相关方法。仿真结果表明,本文方法识别尺度准确,且提高了适应噪声环境能力。最后对实际运动模糊图像的模糊尺度进行了识别,维纳滤波复原结果进一步验证了本文方法的正确性和有效性。

空间尺度信息的运动模糊核估计方法

运动模糊核的准确估计是实现单幅运动模糊图像盲复原成功的关键.但是,因为不能准确提取出有利的图像边缘以及简单的正则化约束项的设计,导致现有运动模糊核(motion blur kernel,简称MBK)的估计并不十分准确,存在瑕疵.因此,为了能够估计出准确的运动模糊核,提出了一种基于空间尺度信息的运动模糊核估计方法.首先,为了准确地提取有利的图像边缘,移除有害的图像结构,提出了一种基于图像空间尺度信息的图像平滑模型,实现有利图像边缘的准确快速提取;然后,从运动模糊核的内在特性出发,将空间域的L0范数和梯度域的L2范数结合到一起,提出了一种正则化约束模型,很好地保证了运动模糊核的稀疏平滑特性,并结合之前提取出的有利的图像边缘,共同实现运动模糊核的准确估计;最后,采用一种半二次性分裂的交互式最优化策略对提出的模型进行最优化求解.在客观的评价指标和主观的视觉效果上进行了大量实验,其结果证明所提出的方法能够估计出更准确的MBK和复原出更高质量的去模糊图像.

从双视图复原三维形状的新算法

为了能鲁棒精确地从目标的双视图复原其三维视觉信息 ,基于随机采样最小冗余子集新概念 ,并利用数据正则化技术 ,开发了一个根据目标的双视图特征点对集合 ,能鲁棒精确地复原其三维视觉信息的新算法 .由于该算法有如下优点 :1随机采样大幅度减少了子集的采样次数 ,并能确保好子集被采样到 ;2被采样到的最小冗余子集中的冗余信息能有效地用于检验该子集的正当性和优劣程度 ;3数据正则化技术又可有效地克服由数据病态带来的计算不稳定性 .因此 ,在强噪声、高出格点率的恶劣条件下 ,该算法仍能高精度地复原目标的三维视觉信息 .

一种新的针对星空图像的模糊复原方法

在拍照过程中,针对相机和星空场景的相对运动而导致的图像模糊问题,提出一种新的针对星空图像的运动模糊复原算法。首先采用一种改进的细化算法得到星空图像的星点运动轨迹,从而提取出星空运动模糊图像的模糊核,然后基于Richardson-Lucy的复原算法对模糊图像进行复原。实验结果表明,本文提出的利用细化算法得到模糊核的方法复杂度低、耗时少且准确性高,对星空图像的运动模糊具有很好的复原效果。

考虑CCD噪声条件下的编码曝光最优码字搜索方法

编码曝光技术将病态的运动模糊图像复原问题转化为良态问题,寻找最优码字是编码曝光技术的关键。面向实用化目的,提出了一种考虑CCD传感器噪声的编码曝光相机最优码字搜索方法。基于仿射噪声模型对图像成像过程中的噪声成分进行了系统分析,首次从理论上分析了Raskar码字选取依据并基于复原图像信噪比增益提出了光子噪声对最优码字构造影响的解析表达式。在对实际编码曝光相机进行噪声标定的基础上,提出了最优码字搜索的准则并构造出适应度函数,采用遗传算法进行优化搜索得到最优码字。仿真图像和真实图像的复原结果证实了该方法的有效性,复原图像信噪比得到有效的提高。

基于改进光流场模型的医学图像配准方法

基于光流场模型的图像配准方法计算简单快速,但采用原始光流场模型进行图像配准会使图像出现严重的模糊导致不能使用。提出了对原始光流场模型的正则项进行改进,同时引入运动模糊图像复原算法,改进的算法改善了原始光流场模型造成的图像模糊。实验结果表明,基于改进光流场模型的医学图像配准算法配准结果准确,具有较快的配准速度。

基于cGAN的下采样LG谱图像优化重建

对于复杂图像的拉盖尔高斯(Laguerre-Gaussian,LG)谱成像,因为满足奈奎斯特采样率的高阶LG模式系数无法测得,重建图像的失真不可避免,而神经网络算法通过先验学习,可以对失真图像实现较为清晰的复原.提出基于条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Nets,cGAN)的图像优化重建方法,在处理下采样的LG谱单像素成像和旋转运动模糊图像中均取得了较好的效果.在1.87%的LG谱采样率下,该方法能将Kaggle数据集人像二值图像的结构相似性(Structural Similarity,SSIM)指数提升至0.8以上,和经典图像去噪算法相比有显著提升.

编码曝光相机码字搜索智能优化算法

针对传统相机成像高频部分信息保留不充分、编码曝光码字求解不准确、运动模糊核估算难等问题,聚焦编码曝光相机码字搜索方法,提出一种基于Memetic算法框架的智能优化循环搜索策略。采用差分进化中的变异交叉算子得到全局解,再采用禁忌搜索对全局解进行局部排查,循环搜索获取最优码字序列。设计了一种适用于编码曝光图像复原的损失函数,采用端到端盲去卷积核的生成对抗网络,比较了不同码字获取方式对模糊图像复原的影响。实验结果表明:相比其他方法,所提智能优化算法能更准确地求解码字序列,鲁棒性更好;经同一网络进行运动模糊图像复原时,所提算法码字得到的复原结果在主客观方面均优于现有方法,在运动模糊复原领域具有较高的工程应用价值。