基于LS-SVM的LCD运动图像模糊的改善研究

运动模糊是影响LCD图像质量的主要问题。LCD运动模糊是由LCD慢响应、"抽样-保持"特性与HVS的低通滤波特性所引起。本文提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的运动去模糊方法。该算法从系统辨识角度,通过对样本数据的训练,构造预补偿系统的预测PSF模型。最后,使用该预测PSF模型实现运动图像的去模糊过程。仿真结果显示,该算法具有比较理想的效果,可以应用于实际的LCD运动图像去模糊。

金属材料内部缺陷精确工业CT测量方法

利用图像点扩散函数(PSF)近似计算法建立线阵探测器工业CT金属材料X射线衰减测量模型,并利用该测量模型对垂直于X射线平面边界灰度幅值进行数值计算,获得当前PSF曲线。在此基础上,建立基于近似PSF曲线的缺陷检测理论模型,并对缺陷进行定量检测分析。采用高能6MeV工业CT线阵探测器系统,对含有人工缺陷的不锈钢试块进行缺陷检测试验。结果表明:相比于传统半高宽缺陷测量方法,本实验方法在缺陷定量检测精度上有较大提高,从而为提升金属材料内部缺陷的定量检测水平提供新的方法和技术途径。

单帧学习与多帧重建结合的超分辨率盲重建方法

针对模糊退化PSF未知的图像超分辨率重建问题,提出了一种以学习重建结果为参考的模糊图像PSF辨识与重建方法.对学习重建算法获得的退化图像的恢复结果,采用不同尺度的方向滤波提取恢复效果良好的强边缘区域构建参考信息块,引导最大后验概率框架下的超分辨率重建算法按照正确的PSF重建高分辨率图像.以散焦模糊图像为例进行超分辨率实验.实验结果表明,该算法能够准确辨识PSF,提升了图像重建的质量.