基于改进核相关滤波的桥吊负载摆角实时检测方法

在基于视觉的桥吊负载摆角检测过程中,负载快速运动使相机采集的图像产生运动模糊,进而导致摆角检测精度降低。为了准确、实时获取负载摆角信息,提出一种基于改进核相关滤波的摆角检测方法。将轨迹预测引入负载跟踪中,避免负载由于快速运动而逃离搜索窗口;设计尺度自适应策略,进一步提高跟踪性能;结合负载运动速度和响应峰值梯度更新自适应学习率,及时适应目标的特征变化。对兴趣区内的图像进行灰度增强处理,降低运动模糊对检测精度的影响,根据三角形外接圆定理获取标识物的圆心及半径,并结合起重机工作空间建立负载摆角测量模型。实验结果表明,所提出方法在检测准确性和实时性上均优于其他方法,检测误差不高于3像素,处理速度不低于35帧/s。

双CMOS成像系统中运动模糊图像的复原

为获取高空间分辨率的清晰图像,设计了一种双CMOS成像系统。该系统的两片CMOS传感器可同时获取相同场景的图像,其中一片CMOS传感器获取高帧率、低空间分辨率的图像序列;另一片CMOS传感器获取低帧率、高空间分辨率的运动模糊图像。首先,通过光流法计算高帧率、低空间分辨率CMOS传感器获取图像序列的全局运动路径,在能量守恒和能量与积分时间成正比2个约束条件下估计运动模糊核初始值,通过贝叶斯准则交替迭代优化运动模糊核。最后,利用TV-L1方法从低帧率、高空间分辨率CMOS传感器获取的模糊图像中快速、有效地恢复出清晰图像。仿真和实验结果表明:有38%以上的仿真图像复原结果误差率小于2,且受噪声影响小,复原图像的振铃小。另外,能有效去除实拍图像的空间移不变运动模糊。

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.

边缘区域约束引导的运动模糊图像复原

相机在拍摄物体时,物体运动或相机抖动会导致图像模糊.针对此问题,提出一种边缘区域约束引导的运动模糊图像复原算法.通过分析图像中阶跃边缘区域与运动模糊核之间的内在关系,建立了一种新的边缘区域约束;对该约束进一步结合RANSAC算法,可有效地引导运动模糊核的估计.大量对比实验结果表明,该算法简单、估计精度高,能够得到优于传统算法的高质量图像模糊恢复结果.

基于可分离模糊核的复合运动模糊星图建模与仿真

在采用天文光学自主导航方式进行深空探测时,导航星的视星等高,为获取清晰的星图,星敏感器焦距长、曝光时间长,同时受探测器多种运动复合的影响,星图易产生模糊拖尾现象,很难用基于硬件的常规方法有效复原。研究复合运动模糊星图的建模方法,可揭示星敏感器与导航星的真实相对运动对星图像质的影响规律,从而用软件算法复原高像质星图,提高星敏感器的动态性能。由于缺乏确定的参数模型,复合运动模糊星图建模难度较大。提出了一种基于可分离模糊核的复合运动模糊星图建模的新方法,研究星敏感器角运动和角振动对成像的影响,并与常用的分步模糊方法比较。仿真表明:基于可分离模糊核方法的仿真星图更符合星敏感器实际运动对星图退化的影响;星敏感器的复合运动特别是旋转运动对质心提取效果具有显著影响,严重时会导致星敏感器无法定姿。

基于点扩散函数参数辨识的运动模糊图像的盲恢复研究

运动模糊图像恢复的核心是点扩散函数的估计和直接去卷积算法。针对快速运动而形成的低信噪比和小模糊长度图像模糊的问题,提出了一种新的算法来估计模糊核函数的参数,在确定模糊核函数后,模糊图像的恢复采用了一种自然图像梯度统计先验的直接解卷积算法,实验结果证明,与R.Fergus的算法相比较,对于线性运动造成的图像模糊有更快的速度和更好的恢复效果。

一种基于双模式成像的遥感图像去运动模糊方法

对地观测载荷大多工作在颤振环境之中,这种颤振造成光轴偏移、像面抖动,由此产生的运动模糊对高分辨率成像与高精度探测产生了极为不利的影响。对空间相机像面去模糊的工作,大致分为两种方案:一种为硬件实时探测加硬件实时补偿,另一种为硬件实时探测加事后软件补偿。文章提出通过主成像相机的双成像模式获得低信噪比无抖动图像和正常信噪比模糊图像,利用图像处理手段从这一对图像中求得抖动信息(模糊核),并以此为先验知识指导模糊图像的复原,抑制像面抖动。这种方法既不需要补偿器件,也不需要探测元件和探测支路,并在图像迭代处理过程中不断修正模糊核,在初始模糊核有一定误差的情况下,同样可望取得良好的像面去模糊效果,对于遥感图像像质提高具有潜在的应用价值。

运动模糊图像复原技术研究进展与展望

成像过程由于相对运动,镜头离焦等原因会造成图像退化,获取准确信息需要进行复原。介绍主流运动模糊图像复原技术研究进展,包括直线和复杂运动核估算技术、能量泛函和深度学习逆卷积建模技术等,阐述各技术主要数学方法、机理、性能特点,最后指出当前运动模糊图像复原技术的不足,并对未来研究进行展望。

基于稀疏正则化和渐近边界假设的运动模糊图像盲复原

为了复原因相机抖动而产生的运动模糊图像,提出基于L p范数和全变分范数的正则化盲复原方法;首先,基于模糊图像的梯度稀疏性建立L p范数正则化模型,利用全变分范数保持图像的结构信息;然后,根据模糊核稀疏性的先验知识建立模糊核的盲估计模型;最后,提出一种渐近边界假设条件对模糊图像进行扩展以抑制振铃,并通过交替最小化方法分别求解清晰图像和模糊核的估计值。结果表明,所提出的方法简单、可行,具有更好的图像复原效果。

图像抖动核函数估计与图像恢复

抖动模糊是摄影中常见的问题,为此提出了一个鲁棒快速的核函数估计和图像恢复方法。给定一幅因相机抖动而模糊的图像,该方法首先建立金字塔,然后自顶向下、迭代地估计运动模糊核函数,同时对图像进行恢复。使用混合高斯模型对核函数建模,使用自然图像的边缘大尾巴分布对图像进行约束。通过冲击滤波器预测图像的强边缘,对图像的边缘与核函数进行约束,从而更好地估计核函数。并通过迟滞阈值方法和核函数重新定位的方法,降低核函数的噪声,提高核函数估计的鲁棒性能。在求解核函数能量方程时,采用共轭梯度法,利用图像的一阶和二阶偏导数降低系统方程的条件数,加快收敛速度。最后,在一个国际公开的包含32组运动模糊图像的数据集上验证了该方法。实验结果表明,该方法所恢复的图像,其边缘和纹理清晰,能够很好地避免噪声和振铃走样问题。

基于异向高斯核与RILPQ的模糊人脸表情识别方法

针对水平方向运动所造成的人脸图像模糊、边缘轮廓不清的问题,提出了一种改进的运动模糊人脸表情特征提取和识别方法。采用传统的时频估算法计算水平方向运动模糊长度;在各向异性高斯滤波器中重定义各向异性因子,形成椭圆形高斯窗;将新滤波器引入到旋转不变局部相位量化(RILPQ)算法的傅立叶变换以进行特征提取。针对JAFFE数据集的7种表情的实验结果表明:相对RILPQ,提出的方法能更为清晰地提取运动模糊人脸的表情特征,具有更高的识别率。

基于稀疏先验和相对总变分的图像盲去模糊

在图像盲去模糊中,从单一模糊图像估计模糊核是个严重不适定问题.文中提出了一种基于稀疏先验和相对总变分的图像盲去模糊方法.该方法用权值L0平滑方法自适应地提取图像主体结构,剔除图像噪声、细节和小尺度物体边缘等不利于模糊核估计的因素;用相对总变分方法解决稀疏先验作为正则项估计复杂模糊核所存在的不准确性;用超拉普拉斯先验的正则化方法进行清晰图像估计.实验结果表明,文中算法相对于现有的图像去模糊方法,所估计出的清晰图像具有较好的结构和较少的伪迹,图像复原效果好.

多约束的运动模糊图像盲复原方法

运动模糊图像的盲复原一直以来都是一个极具挑战的问题。为了能够准确地估计出运动模糊核(Motion Blur Kernel:MBK),进而得到高质量的复原图像,提出了一种基于正则化技术的多约束运动模糊图像盲复原方法。首先,为了能够准确地提取出图像中的大尺度边缘,提出了一种基于梯度选择的稀疏图像平滑方法;然后,在MBK的估计阶段,根据运动模糊核的内在特性,提出了一种多约束的正则化模型,同时结合提取的大尺度图像边缘,实现了对MBK的准确估计;最后,采用了半二次性的变量分裂策略对在模糊核估计阶段所提出的多约束正则化模型进行最优化求解,能够在准确估计MBK的同时得到高质量的复原图像。分别在人造的模糊图像和真实的模糊图像上进行了大量的实验,实验结果表明:提出的方法较近几年的一些代表性的较为成功的运动模糊图像盲复原方法相比,在主观的视觉效果和客观评价指标两方面都具有明显的改进。

基于模糊图像和噪声图像的遥感图像运动模糊复原方法

针对高分辨率遥感卫星在大幅宽成像时,由于扫描速度提高而导致遥感图像产生运动模糊的问题,提出用长积分时间模糊图像和短积分时间无模糊图像联合去除运动模糊,获得高信噪比无模糊图像的解决方案。该方案利用低信噪比清晰图像中的细节信息来进行模糊核的估计,通过带增益控制的残差RL去卷积算法,极大地减小了振铃效应的影响;通过引入联合双边滤波器算法,有效地复原了图像的细节信息。最后通过实验分析证明该方案的良好效果。

运动模糊图像复原算法研究

运动模糊主要是由于成像系统与目标物之间产生了相对运动而成的。在运动模糊图像复原的研究中,运动模糊的点扩散函数(PSF)和复原方法是近年来图像复原中的热点问题。针对含有噪声的运动模糊图像的退化模型和恢复过程进行了研究,叙述了运动模糊图像基本原理,并提出了一种基于变分法求极值的方法并应用了模糊图像限制核函数法的方法解决了变分模型中大多数应用场定义域的有限性,最后根据方法得出实验结果。

图像运动模糊还原技术综述

图像作为人类信息交流的载体,包含大量信息元素,图像在获取过程中,会因相机抖动、物体位移等原因产生运动模糊,导致图像无法正确传递信息。图像运动模糊还原技术可将此类退化图像修复还原,是当前计算机视觉及图像处理领域的热点。通过模糊核是否已知将图像运动模糊还原方法分为两类,详细阐述了图像运动模糊还原的概念,归纳梳理了近年来图像运动模糊还原技术的方法及研究现状,总结了各方法的优缺点并对经典方法实验结果进行了对比,对模糊核估计及模糊数据集等关键问题进行了分析并对其发展方向给出了建议,最后对图像运动模糊还原技术发展趋势进行了展望。

一种混合的单图像去运动模糊方法

图像的盲恢复一直是数字图像处理领域的难点,对运动模糊图像的复原进行研究,提出了一种混合的单图像去运动模糊方法。首先估计PSF,然后利用PSF和原始模糊图像评估潜像,并对边缘恢复、模糊核估计和反卷积进行多次迭代,采用自适应非盲反卷积方法得到高质量的去模糊图像。最后,与维纳滤波、露西-理查德森这两种经典算法的实验效果进行比较。实验结果表明,本算法保持细节的能力强,去模糊效果更好。

单幅运动模糊图像模糊核参数估计

针对模糊图像傅立叶变换过程由于边缘截断效应在频谱图中产生的十字亮线,和图像中心亮斑对模糊核估计精度干扰的问题,首先利用设计的模版腐蚀二值化倒频谱图,只保留十字亮线和中心亮斑。然后使用原始二值化频谱图减去仅包含十字亮线和中心亮斑的图像,达到剔除十字亮线和中心亮斑的目的,再对所得倒频谱图利用Radon变换准确估计出模糊角度。最后在上述基础之上,分析频谱图灰度变化估计出模糊长度。实验验证,该方法简单可行、精度高、抗噪能力强。

Real-time motion deblurring algorithm with robust noise suppression

In an image restoration process,to obtain good results is challenging because of the unavoidable existence of noise even if the blurring information is already known.To suppress the deterioration caused by noise during the image deblurring process,we propose a new deblurring method with a known kernel.First,the noise in the measurement process is assumed to meet the Gaussian distribution to fit the natural noise distribution.Second,the first and second orders of derivatives are supposed to satisfy the independent Gaussian distribution to control the non-uniform noise.Experimental results show that our method is obviously superior to the Wiener filter,regularized filter,and Richardson-Lucy(RL) algorithm.Moreover,owing to processing in the frequency domain,it runs faster than the other algorithms,in particular about six times faster than the RL algorithm.

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。