基于Markov约束的泊松最大后验概率超分辨率图象复原法

提出了基于 Markov约束的泊松最大后验概率 ( Poisson-MAP)超分辨率图象复原方法 ( MPMAP) ,该方法把 Poisson-MAP法和 Markov随机场先验分布有机地结合在一起 .实验表明 ,该方法能有效地减少和去除复原图象中的噪音和振荡条纹 ,提高图象复原质量 。

基于MTF识别的大气模糊图象复原(英文)

大气传递函数（ＭＴＦ），Ｈ，所引起的图象畸变可看作两个成分的贡献之和：一个确定成分＜Ｈ＞和一个随机成分△Ｈ而＜Ｈ＞又是大气扰动的平均ＭＴＦ和尘埃雾气微粒ＭＴＦ的和实际大气的Ｈ是完全未知的，要通过实验测量确定Ｄ．Ｓａｄｏｔ等人提出了一种改进的滤波器，其中以确定成分＜Ｈ＞作为滤波器的传函，而把△Ｈ作为噪音成分对待，但传函＜Ｈ＞的获取要依赖于实时实验测量显然，伴随ＰＳＦ实验测量的方法将难以履行某些应用场合（如卫星摄影测绘）的图象复原此外，经由该方法的复原结果已被表面噪音过重由于＜Ｈ＞的精确解析式已被Ｆｒｉｅｄ等人在总结前人研究的基础上给出，并被实验所证实，但解析式中的Ｆｒｉｅｄ参数ｒ０（表征能见度）仍然是未知的，依然要通过实验测量给出如果能从模糊图象本身中识别出参数ｒ０，则可解析求得平均扰动传函＜Ｈ＞所以关键是如何从识别ｒ０本文提出一种大气畸变图象复原的新方法该技术的先进性在于避开昂贵且费时的实验测量，而直接从模糊图象中识别＜Ｈ＞我们开发的这种识别是基于以下物理事实：１）＜Ｈ＞包含尘雾微粒ＭＴＦ和扰动ＭＴＦ的平均效果，它在秒级照相曝光时间内是确定不变的；２）模糊图象可由具有Ｇａｕｓ传函Ｈｇ的?

神经网络图象复原方法的研究进展

对退化图象的复原问题 ,特别是对盲图象的复原问题 ,由于其有广泛的应用前景 ,因此引起了众多学者的研究兴趣 .神经网络因其固有的优点 ,一直备受各领域研究者的重视 .其在图象复原领域的应用也越来越受到广泛的关注 ,而且其发展正在从对“半盲图象”的复原逐步向对“盲图象”复原过渡 .为了使人们对图象复原方法有一系统的了解 ,以便对从事该项研究的人员有所借鉴 ,首先简要介绍了图象复原的背景知识 ,因为只有了解这些基本的概念、理论和方法 ,同时了解了当前图象复原的其他方法的现状后 ,才能很好地理解神经网络图象复原的长处和不足 ,才能把握图象复原的全貌 ;然后 ,对神经网络图象复原的数学模型和方法进行了简短的叙述 ;最后 ,专注于神经网络图象复原 ,重点地对这一领域的背景、现有算法、研究进展和现状进行了综述 。

功率谱噪声改正和斑点全息术象复原

简要地介绍了斑点全息术的原理 ,分析了存在于实际数据中的各种噪声对功率谱造成的严重影响 ,讨论了消除噪声偏差的方法 ,最后报导了用斑点全息术对两双星的高分辨率象复原结果。

用逐点迭代法进行模糊图象复原

根据成象的物理模型，提出用逐点迭代模糊图象复原法，对形成模糊图象的卷积方程直接求解，实现原物的复原。利用此方法，进行了模拟的模糊图象的复原。

神经网络在图象复原中的应用

介绍了传统图象复原方法的一些缺陷和神经网络的优良特性 ,讨论了神经网络在图象复原中的应用 。

一种基于Freeman链码描述及其应用的快速图象复原算法

描述了一种快速的图象复原算法 .该图象由记录图象轮廓的链码所描述 .首先使用链码描述对图象的轮廓进行跟踪并对其进行平滑 ,从而产生平滑后的图象的链码 .

多通道图象复原

多通道图象复原提供了通道间包括通道内部的开发的相关性的可能性,利用外加的数据,多通道图象复原能够产生超过合成通道分别复原的更显著的效果,多通道图象复原的目的是利用原图象的通道间的关联性达到噪声抑制的目的。

基于Markov场的二值图象复原算法

提出了一种新的二值图象复原算法，算法基于Ｍａｒｋｏｖ场模型。算法在象素值的更新上采用了寻找极大似然解的方法，同时引入了概率接受机制，通过计算接受函数来判定是否接受新值。算法具有很高的计算效率，在复原中取得了良好的效果。

具有泊松噪声分布的图象复原方法

本文以ＣＣＤ图象为技术背景，指出ＣＣＤ图象噪声主要将以与信号有关的泊松噪声形式存在。根据图象形成的模型及图象统计特性，提出了最大似然（ＭＩ）法，最大后验概率（ＭＡＰ）法及最大熵（ＭＥ）复原方法。针对ＭＡＰ法提出了具体算法和参数估计方法。并提出应用图象分割法来提高计算机复原速度，节省存储空间。

空域退卷积图象复原的新方法

本文叙述了一种恢复模糊图象的空域退卷积方法。这种方法只要已知模糊过程的模糊因子,就可以实现图象的恢复。这种方法避免了逆滤波法的缺点,是一种图象复原有效且通用的新方法。

1991年7月11日日食观测的图象复原

１９９１年７月１１日日食期间，在大熊湖天文台进行了白光观测．图象是用６５ｃｍ反射系统和ＯＳＬ的ＣＣＤ获得的．月亮边缘始终包含在视场之中，从模糊的月亮边缘轮廓推得了一维的视宁度点扩散函数（ＰＳＦ），其中包含了望远镜引起的畸变。当天的ＰＳＦ的宽度介于０．８到１．３弧秒之间。假设存在圆柱对称性，则可得到二维的ＰＳＦ。然后，运用视宁度函数，对所观测的白光像消卷积。复原方法将观测到的ｒｍｓ反衬值由５％增强到１８％；亮桥可能亮于正常的光球强度；暗的半影纤维可能暗到正常光球的５０％；而亮纤维可能达到正常光球值。

图象复原的最佳准则

本文详细地论述了统计复原的各种最佳准则,这些准则曾广泛地应用于线性或非线性图象复原方法中,指出了最大信息法(MI)更适合复原天文图象。在图象复原领域内,引入了三种新的图象复原准则——最大图象信息法(MII)、最小视觉差法(MPMSE)和最小检测概率均方差法(MDP-MSE).前者基于模糊集原理,后两者基于人眼视觉特性。着重讨论了基于检测概率的复原准则(MDP-MSE)、最大信息复原准则(MI).

精确复原退化图象的连续 Hopfield 网络研究

提出一种改进的全并行自反馈连续Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络模型用于图象复原．理论分析表明，该改进的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络模型能使网络能量更精确地收敛到全局极小，从而提高复原图象的质量．对该网络复原匀速直线运动模糊图象的结果与Ｐａｉｌ方法得到的复原图象进行了比较，发现该方法得到的复原图象信噪比提高显著，目视效果更佳．

离焦图象模糊辨识及复原方法研究

本文讨论如何根据离焦模糊图象确定其退化模型参数，并同时使模糊图象复原的问题，提出了一种基于模糊图象的梯度图象、最小二乘技术和斐波那契最优搜索法的有效方法．文中介绍了方法的基本原理，提出了实现该方法的算法步骤，并给出了对人工模拟图象和实际拍摄的离焦图象处理的实验结果．

多帧融合处理技术在运动模糊图象复原中的应用

针对电视监控中存在的运动模糊图象 ,本文讨论了运动模糊图象的成因 ,推导出运动模糊图象的传递函数和复原模型 ,并且应用多帧融合处理技术复原运动模糊图象。

基于自反馈连续Hopfield网络复原运动模糊图象的研究

本文提出了一种能够有效复原运动模糊图象的改进Hopfield网络模型.理论分析表明采用该全并行目反馈连续网能使网络能量更精确地收敛到全局最小.该网络对匀速直线运动模糊图进行复原后得到的图象信噪比提高显著,目视效果很好.

一种空间自适应正则化图象盲复原算法

图象盲复原所面临的主要问题是可利用信息的不足 ,所以必须充分利用图象本身及成像系统的先验信息 .为此 ,结合模糊先验辨识的思想 ,给出了一种新的空间自适应正则化算法 ,该算法先用交替最小化的迭代方法对模糊进行先验辨识 ,然后利用辨识结果 ,用各向异性扩散进行图象复原 .算法充分利用了图象及成像系统 (或点扩散函数 PSF)的分段平滑特性 ,同时又利用各向异性扩散的概念 ,使得正则化不仅在程度上 ,而且在方向上都是空间自适应的 ,从而能够有效地进行图象盲复原 .仿真结果表明 ,该算法的复原效果优于空间自适应各向同性正则化 (SAR)算法 ,其收敛性能优于空间自适应各向异性正则化 (SAAR)算法 .

数字相机采集图象的彩色复原

文章根据实际工作经验，针对数字相机采集的图象的彩色复原，提出了两种可行方法。对彩色图象复原的理论和实践都有一定的借鉴意义。