小波域边缘保持规整化图像复原

图像复原是一个病态问题,一般需要通过规整化技术得到一个合适的解。规整化的难点在于抑制噪声的同时要保持图像的边缘等重要的图像信息。为了更有效地保持复原图像的边缘,提出了小波域边缘保持规整化泛函的一般形式,并给出了相应的求解方法。针对小波域图像复原方法可能产生的G ibbs效应,利用自然图像小波变换的水平(竖直)子带在水平(竖直)方向的连续性,通过额外的惩罚项加以解决。仿真实验结果说明了该方法的有效性。

小波估计图像棱边分布的边缘保持规整化复原

为了从模糊图像中更准确地估计真实棱边分布,并将其用作边缘保持规整化复原的约束条件,提出小波多尺度分析的复原方法.该方法组合多个尺度的小波细节求相关,得到表征棱边分布的小波子带图像;在各向异性Markov随机场模型的基础上,选取满足边缘保持条件的势函数,将各方向小波子带滤波器代替梯度算子构造惩罚项,从而减少参数个数,降低训练复杂度;最后给出参数的自适应取值方法,并使用半二次规整化方法求解.实验结果证明,该方法复原的视觉效果优于梯度算子的方法,适合处理模糊尺度较大的图像.

基于改进逆滤波的红外图像目标信息快速复原研究

针对当前复原红外图像目标信息时,在去噪过程中无法保留红外图像的边缘信息,导致复原后的红外图像QI值低、光谱信息不完整和均方误差大,存在复原效果差等问题。提出一种基于改进逆滤波的红外图像目标信息快速复原研究,建立红外图像退化模型,利用退化模型建立红外图像目标信息,提高红外图像质量;采用保边缘规整化技术对红外图像进行处理,在保留红外图像完整的同时有效去噪;利用小波变化高频去噪低频去模糊的原理对红外图像进行处理,利用逆滤波法得到红外图像各频段的正则化参数,利用获取的正则化参数对红外图像目标信息进行修复,以此来复原红外图像。实验结果表明,保边缘规整化方法QI值可达到0.06,光谱信息完整和均方误差在0.01,复原后的图像质量提高,更贴近原始图像。

二维条形码的编码与识别

论述了二维条码的编译码过程 ,MCODE条码是堆积式二维条形码的一个非常重要的分支。利用 MCODE条码可以将文字信息以条形码的形式进行处理。为了降低二维条形码的识别误码率 ,提出了一种针对二维条形码位图的图形处理算法边缘规整算法。事实证明 。

关于建筑物图像提取优化仿真研究

在建筑图像提取优化的过程中,由于边界分割时高分辨率图像中的噪声、物体表面细微的灰度变化,都会产生过度分割的现象,引起提取的建筑物边缘存在锯齿状,影响提取效果。传统的建筑物图像提取优化主要是改进分割算法和后期滤波优化处理,虽然可以去除砕斑噪音、平滑建筑边缘,但是无法彻底地解决建筑物边缘不够规整的问题。为了提高建筑物边缘规整性,在众数滤波的基础上,提出一种改进的"阈值滤波"方法。改进方法将提取的建筑物图像看作一个全局数值优化问题,自行设置滤波窗口、步长及阈值,当窗口内像素点的值小于该阈值时,取邻域的众数值为这些像素点的值,否则上述点的值保持不变,以达到大幅度处理建筑物边缘细节的效果。用实例在ENVI IDL开发平台,通过软件对滤波实验过程实现控制,结果表明,改进的图像滤波方法能更彻底地解决建筑物边缘锯齿状问题,适应于图像实时处理,且自主性强。

图像复原的一种改进算法

对图像复原中保持边缘规整化算法做了改进,改进算法利用矩阵运算解决了原有算法的非线性问题。

一种图像复原算法的改进

本文主要的工作是对图像复原中保持边缘规整化算法做了一点改进,使得改进后的算法利用矩阵运算去解决原有算法的非线性问题.