空间变化离焦模糊红外图像快速复原算法

为了提升空间变化离焦模糊红外图像的图像质量,提出了一种基于图像质量评价的快速复原算法。本文提出的方法首先对模糊图像采用不同点扩散函数对应的截断约束最小二乘法算法进行复原而获得多幅复原图像,并对复原图像进行去振铃;然后对复原图像中每个像素为中心的区域进行图像质量评价,将采用不同参数复原的图像以图像质量评价的结果进行组合以获得最终的复原图像。由于无需对模糊图像点扩散函数估计,且采用了空间域运算的截断约束最小二乘法算法进行图像复原,实验结果表明,本文提出的算法能够对空间变化离焦模糊红外图像进行快速复原,算法运行速度较基于点扩散函数估计的方法大幅提升。

传统相机的空间变化离焦去模糊

为解决传统相机空间变化离焦去模糊的难题,提出了一种基于模糊映射图和L1-2优化的空间变化离焦去模糊方法。首先对相机的离焦模型进行研究与分析,概括了圆盘离焦模型和高斯离焦模型的原理、特性和适用范围;然后利用边缘属性对局部对比度先验条件进行修改,结合模糊边缘的梯度信息得到模糊映射图,并利用一种向导滤波的方法去除边缘附近的歧义性和映射图中的噪声,获得一幅更好的模糊映射图;最后采用一种合并了类Tikhonov规整化和TV规整化的L1-2优化对图像进行去模糊,采用变量分裂和惩罚的方法完成L1-2的优化,并利用尺度选择和图像重构方法得到全聚焦图像。基于人工合成图像和实际拍摄图像的实验结果表明,所提方法性能优于当前技术条件下的空间不变去模糊方法和空间变化去模糊方法。

旋转运动模糊的实时恢复

提出了一种旋转运动模糊恢复算法,用来解决航空成像时旋转运动模糊的实时恢复问题。对旋转运动模糊这种具有异速像移的空间变化模糊进行了分析,并推导出旋转运动模糊的数学模型。用基于Bresenham画圆法的坐标转换方法将旋转圆弧上的空间变化模糊转变为常见的线性空间不变模糊,并使用一维维纳滤波对圆弧轨迹上的像素点进行模糊恢复。实验结果显示:本文算法在GPU处理平台下用3.31ms即能恢复一帧1024×1024,8bit旋转运动模糊图像,且极好地恢复了图像上的细节信息,恢复图像的峰值信噪比(PSNR)为28.76。算法的速度及效果表明本文所提出的算法具有较大的实用价值。

航空多重模糊图像的恢复

提出一种针对多重模糊图像的恢复算法,以解决航空成像中多重模糊同时作用时的图像恢复问题。对多重模糊的物理模型进行分析,通过分步去模糊对多重模糊图像进行恢复。对空间不变模糊的点扩散函数进行合并,减少多重模糊恢复过程的计算误差累计,通过一次解卷积运算实现多重空间不变模糊图像的恢复。对多重模糊图像在分步恢复过程中所产生的误差噪声进行分析,使用维纳滤波对阶段误差噪声进行抑制,使得恢复图像的峰值信噪比(PSNR)值提高7.76。实验结果表明基于点扩散函数合并的恢复方法能将多重模糊图像的PSNR值提高到28.09,有效地保障了图像的恢复质量。

一种基于深度学习模型的图像模糊自动分析处理算法

现有的图像去模糊算法不能有效去除图像中存在的局部运动模糊,并且现有的图像局部模糊区域检测算法仅使用低维模糊特征进行图像模糊程度的度量,这会导致模糊区域检测结果出现误检测.针对上述问题,本文将图像局部模糊区域检测和图像去运动模糊两项技术进行有效结合,提出一种基于深度学习的局部运动模糊图像去模糊方法.首先,本文提出一个基于自编码神经网络的深度学习框架,该框架能够准确地标记出输入图像中的局部模糊区域.然后,将这些检测出的局部模糊区域作为遮罩层,仅对这些区域进行去模糊处理,这样就能够在有效去除局部运动模糊的同时不发生图像失真,最终重建出令人满意的去模糊图像.为验证算法的有效性,对算法结果进行主、客观评价并与现存算法进行比较.精确度-查全率曲线表明,该算法在相同查全率下较现存算法实现了最高的准确率.同时,该算法能够得到比现存图像去模糊算法更加清晰的重建图像.

湍流退化图像复原技术研究现状及展望

根据点扩散函数的特点,将湍流退化图像复原技术分为空间不变模糊(Space-invariant Blur,SIB)图像复原和空间变化模糊(Space-variant Blur,SVB)图像复原两种类型,分别阐述了目前处理两类模糊图像的常用算法的研究现状,并指出其优缺点。最后提出了对未来工作关注重点的展望。