图像复原

摘要： 提出一种多尺度编解码深度卷积神经网络结构,使用生成对抗的思想对模糊图像直接进行盲复原.首先,设计一种优化多尺度残差块应用在编解码器内部,在减少参数量的同时提高了网络非线性表达能力;其次,分别计算多尺度网络每层对应的L2损失,确保逐级去模糊后的图像更加接近真实图像;最后,在GoPro数据集和真实道路交通模糊图像上进行仿真,结果表明,所提方法能够得到清晰度更高的复原结果.

摘要： 针对低质量图像的复原重建问题,提出了一种基于降质信息估计的盲图像复原算法。该算法主要包括噪声估计网络、模糊核估计网络和重建网络3部分。首先分别通过噪声估计网络和模糊核估计网络,对图像噪声水平和模糊核进行估计;其次,将估计所得噪声水平和模糊核作为降质信息,并联合待处理的低质量图像一起输入重建网络,以帮助获得更好的重建效果。实验结果表明,该算法能获得良好的重建结果,无论是在客观评价指标上还是主观视觉效果上都有较好的性能。

摘要： 针对雾霾天气条件下的图像降质问题,提出一种高效的清晰化算法。利用最小值运算与形态学操作分别提取边缘信息和强度信息,再通过联合双边滤波器对成像模型中的散射函数进行估计,获取精细化的结果;定义远景区域缩小搜索范围,统计该区域内的灰度直方图计算环境光。仿真结果表明,该算法可有效提升能见度,增强图像的细节和颜色,得到相对较优的视觉效果。

摘要： 由于小波神经网络图像还原的效果一定程度上受初始值的影响,因此本文提出了一种基于思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm, MEA)优化小波神经网络方法。思维进化算法本身具有很强的全局搜索能力,因此先用MEA方法得到小波神经网络的初始值,再训练小波神经网络。实验证明,与BP、思维进化算法的BP神经网络(MEA-BP)相比,MEA-WNN方法复原的图像获得了更好的结果。

摘要： 红外图像由于对比度低、噪声大,导致图像边缘较为模糊,严重影响图像中有效信息的提取与识别。针对该问题,提出了一种基于相位一致性原理自适应提取双刃边进行模糊红外图像复原的方法。该方法首先利用频域的相位一致性点作为边缘特征点,提取图像边缘信息;在此基础上根据最优角度原则自适应地选择两条满足条件的刃边,拟合退化图像的点扩散函数;最后以点扩散函数为先验信息,利用快速全变分正则化模型实现模糊图像复原。实验证明,基于相位一致性自适应提取双刃边的方法高效且鲁棒性强,可有效提取各种形状图像边缘的刃边信息;在失焦、光学衍射、相对运动等不同图像退化条件下,相比于自适应单刃边法,本文算法所复原图像的平均梯度和信息熵分别提高了11.5%和1.4%,所生成的椭圆点扩散函数的复原效果明显优于传统单刃边法生成的圆形点扩散函数的复原效果。

摘要： 针对在低峰值信噪比(PSNR)条件下传统灰度图像复原方法处理噪声图像效果差且会丢失一些图像的细节信息的问题,提出了一种Fitz Hugh-Nagumo(FHN)神经元并联阵列模型,可以在低PSNR条件下复原噪声灰度图像并且更好的保留图像细节。上述方法用行列扫描将二维灰度图像转换成一维信号,然后通过信号幅值调制将一维信号转换为一维二进制脉冲幅值调制(BPAM)信号,将BPAM信号输入到FHN并联阵列模型进行随机共振。最后,将FHN阵列输出信号通过解调,反扫描等操作恢复为二维灰度图像,并基于PSNR分析图像复原效果。结果表明:FHN并联阵列模型可以有效地共振低PSNR条件下的噪声,图像复原效果明显优于传统图像复原方法,可获得较大的PSNR。上述方法为低PSNR条件下的灰度图像复原提供了新思路。

摘要： 针对真实场景下多种混合失真组合的多任务图像复原,考虑到受不同退化机制影响的复原任务之间具有差异性和相似性,提出了一种由注意力机制引导的混合失真图像复原网络,该网络包含由任务驱动的操作层模块,利用注意力对不同退化机制的不同表现来解决混合失真这类多任务图像复原问题,从而更好地复原了受不同退化机制影响的图像。实验结果表明,相较于单任务复原模型,该方法对真实场景下混合失真组合图像的复原效果更佳。

摘要： 针对环形合成孔径成像系统在成像过程中产生噪声和图像模糊的问题,设计了一种基于Laplacian算子和参数维纳滤波的图像复原技术。针对环形合成孔径的成像退化特点,先对退化图像进行锐化处理,再使用参数维纳滤波对处理后的图像进行复原,同时对比传统的维纳滤波复原算法,以环形合成孔径系统为基本结构,分析和比较单个孔径与不同填充因子的六孔径环形系统的点扩散函数和调制传递函数特性,对系统成像性能和图像退化原因进行分析。仿真结果表明,运用Laplacian算子与参数维纳滤波复原算法对比维纳滤波,图像清晰度有明显提高,更好的实现环形合成孔径图像复原,其中填充因子最大为0.6的复原效果最佳,且峰值信噪比可以达到48.0286,实现合成孔径的高分辨率成像。

摘要： 为使雾天拍摄照片清晰,改善合成数据集泛化能力不足的缺点,提出了一种基于半监督学习的图像去雾算法。算法包含了监督训练和无监督训练两个部分,分别使用人工合成数据集和真实有雾图像交替训练网络,在网络中引入了平滑扩张卷积来提高感受野并消除网格伪影。无监督训练部分将生成对抗网络作为基础,采用马尔可夫判别器以提高网络对细节的恢复能力。实验结果表明,所提算法在去雾程度、纹理清晰度等方面都有所提升,提高了算法对真实图像的泛化能力。

摘要： 水下特殊的成像环境,使得图像存在模糊、色偏等问题,给水下图像复原带来了新的挑战。基于成像模型的图像复原是提高水下图像质量的典型方法之一。背景光作为逆向复原的重要参数直接影响到水下图像复原的效果。目前对水下图像复原中背景光求解方法的综述文献较少,为了深入了解水下图像复原的研究现状和发展趋势,对水下图像复原中背景光求解方法进行综述。首先简述了水下模型,归纳了背景光的特征及背景光求解方法分类,通过详细分析各种典型的背景光求解方法的原理和特点,总结归纳了各种典型方法的优缺点,并提出了研究展望。

摘要： 运动模糊图像随处可见,阻碍关键信息获取,其复原算法可分为运动模糊核估算与非盲图像复原两部分,其中运动模糊核又可分为直线运动模糊核与复杂运动模糊核.图像在空间域、变换域的特性以及其基于自身与退化过程的先验模型在该领域起到了关键作用.本文对近年来涌现的运动模糊图像复原算法回顾分析,指出传统基于优化模型的图像复原算法与新兴基于深度学习的图像复原算法齐头并进,为清晰深刻理解运动模糊核估算技术与非盲图像复原算法提供了参考.

摘要： 与线偏振光相比,圆偏振光在散射介质中的传输具有更好的保偏效果,因此更有利于提高散射介质图像质量的恢复,特别是在高浓度的环境下优势更加明显.针对圆偏振光主动照明下的高浓度散射介质成像系统,本文提出了一种基于圆偏振与线偏振联合的图像复原方法.实验表明,相比于传统的基于线偏振的图像复原方法,在低浓度和高浓度的散射介质环境下,该方法均可有效提升图像质量.

摘要： 为解决现有稀疏编码方法在文本图像复原中存在的编码码元表述空间有限和计算时间长的问题,提出了一种基于岭回归的稀疏编码文本图像复原方法.首先,该方法在训练阶段使用样本图像块训练出用于稀疏表达的字典,并根据样本图像块和编码码元之间的欧氏距离对样本图像块进行聚类;其次,在局部流形空间构建低质量文本图像块和清晰文本图像块之间的岭回归,实现对编码码元表述空间的局部多线性扩展和快速计算;最后,在测试阶段搜索和低质量文本图像最相近的编码码元,计算出近似的清晰文本图像块,从而避免计算耗时的低质量文本图像块的稀疏编码.实验结果表明,所提算法在恢复的图像质量上相比现有的基于稀疏编码的算法在峰值信噪比上高0.3～1.1dB,耗时降低了1～2个数量级,为提高文本图像复原质量和提升算法运算速度提供了一种解决方案.

摘要： 空间遥感仪器在轨质量评价非常重要,针对FY-2中波红外波段地球目标图像空间分辨率低的不足,首先提出从月球图像中提取刃边目标进行MTF计算,根据图像质量评价参数,基于综合评价进行图像复原,取得良好效果.根据FY-2定位模型设计了月球可视位置算法,搜索到月球图像;通过一阶微分、极值匹配等处理然后通过傅里叶变换得到FY-2G中波红外波段MTF曲线:本文工作首次通过行星目标计算得到了FY-2系列卫星中波红外波段在轨MTF评价结果;根据MTF计算结果,采用维纳滤波器对中波红外波段图像进行复原,以像素平均梯度、功率谱分量和以及图像信息熵作为评价参数,通过三种评价参数的变化确定合理的滤波参数,最后得到经过MTF复原的高分辨率图像,不单空间分辨率得到提高,也保证了图像复原前后的能量一致性.经过目视分析以及统计分析等方法比较,MTF计算是正确的且复原是有效的,得到的图像空间分辨率明显提高.

摘要： 图像在形成、传输和记录的过程中,会受到多种因素的影响,因此图像的质量会有不同程度的下降,典型的表现有图像模糊、失真、有噪声等,这一质量下降的过程称为图像的退化.图像复原的目的就是改善图像质量并尽可能恢复图像原貌.在银行、医学、交通、公安视频监控中常常由于调焦不实、物像间相对运动或摄像设备的光学系统的失真等造成图像的模糊,使得无法提取有效信息.因此,对模糊图像的复原技术研究更具有重要的现实意义.本文在Matlab平台上采用基于维纳滤波的方法对模糊图像进行复原研究,实验结果表明,维纳滤波能有效的消除运动模糊和散焦模糊的影响.

摘要： 为解决cm级尺寸射线源的空间分布诊断,本文提出大孔径厚针孔成像方法.采用Geant4软件编写蒙特卡罗程序模拟5、10和15mm大孔径厚针孔的成像过程,采用Matlab软件实现逆滤波、Wiener滤波和Lucy-Richardson复原算法,以均方根误差σ作为复原效果评判标准,优化了Wiener滤波信噪比参数和Lucy-Richardson算法迭代次数参数.将复原算法应用于不同孔径厚针孔的图像复原,发现理想逆滤波算法会引起噪声放大;Wiener滤波算法图像复原解存在较严重的伪影;Lucy-Richardson算法可获得清晰的复原图像.结合Lucy-Richardson算法的5、10、15mm大孔径厚针孔成像获取的图像的σ是0.5mm孔径传统针孔成像结果的1.15、1.21、1.26倍.结果表明,结合图像复原算法的大孔径厚针孔成像技术能获得与传统针孔成像接近的源图像测量结果,初步验证了该方法具有可行性.

摘要： 金锑浮选为背景,针对因浮选过程中"沉槽"和"冒槽"现象而导致泡沫图像离焦模糊,提出一种基于图像先验和Richardson-Lucy算法的图像复原算法.首先利用L0正则化梯度和灰度先验对图像进行模糊核估计;然后为了抑制饱和区域对图像复原的影响,提取一种改进的RichardsonLucy算法;最后对模糊图像进行图像复原.实验结果表明,该方法能够有效地去除泡沫图像离焦模糊.(当泡沫浮选过程中出现"沉槽"和"冒槽"现象时,采集到的泡沫图像往往会因为离焦而模糊不清.为了获得较为清晰的泡沫图像以便进行特征提取,结合工业现场采集到的降质泡沫图像特性,利用L0正则梯度和灰度先验计算出图像的模糊核,然后基于改进的Richardson-Lucy算法对泡沫图像进行非盲复原.实验结果表明该方法抑制了低光照对图像的影响,能够有效地复原模糊泡沫图像).

摘要： 针对自主研制的降水微物理特征测量仪存在的成像质量问题,重点考虑与光源相关的散焦模糊,提出了基于点扩散函数的雨滴图像复原方法,利用圆盘函数对雨滴图像进行复原,消除噪声和模糊,得到具有清晰轮廓的雨滴图像.利用与雨滴光学性质相近的玻璃球进行了定标试验,确定了成像系统散焦模糊的半径和图像二值化的阈值.外场实测结果表明,图像复原可以有效修正雨滴尺度及其谱分布,测量得到的雨滴谱和降雨强度与激光雨滴谱仪的结果具有很好的一致性.该方法应用于降水微物理特征测量仪,可以显著提高雨滴谱及其他微物理特征的测量性能.

摘要： 在现实的城市管理中,通过图像采集设备和传感器等获得的图像都存在有不同程度的劣化,产生劣化的原因多种多样,其中恶劣天气通常是图像降质的主要原因.因此研究如何对雾霾天气或雾天环境下获得的劣化图像进行处理,对智慧城市的管理有着重要的意义.本文以暗原色理论为基础,首先利用线性对比度拉伸对原含雾图像进行预处理,然后利用设置反馈参数的均值滤波估算雾天图像大气光透射图,再通过建立权重图划分天空区域并确定大气光,根据天空区域的像素数自适应地修正天空区域的透射率,最后根据大气散射模型复原雾天图像.

摘要： 在现实的城市管理中,通过图像采集设备和传感器等获得的图像都存在有不同程度的劣化,产生劣化的原因多种多样,其中恶劣天气通常是图像降质的主要原因.因此研究如何对雾霾天气或雾天环境下获得的劣化图像进行处理,对智慧城市的管理有着重要的意义.本文以暗原色理论为基础,首先利用线性对比度拉伸对原含雾图像进行预处理,然后利用设置反馈参数的均值滤波估算雾天图像大气光透射图,再通过建立权重图划分天空区域并确定大气光,根据天空区域的像素数自适应地修正天空区域的透射率,最后根据大气散射模型复原雾天图像.

摘要： 本发明包括：整个画面图像取得步骤，依次取得在显示器的画面上显示的整个画面的图像数据；压缩整个画面图像生成步骤，每隔给定的录像时间将在整个画面图像取得步骤取得的整个画面图像进行压缩而生成压缩整个画面图像；分割步骤，将在整个画面图像取得步骤取得的整个画面的图像数据从画面区域的一端分割为预先决定的尺寸的块图像；位置信息生成步骤，对于在分割步骤被分割后的每个块图像，比较连续的两个时刻的块图像，生成表示差分的有无和被设为有差分的块的位置信息的位置信息数据；以及压缩差分图像生成步骤，在位置信息生成步骤被设为有差分的块为差分块，所述压缩差分图像生成步骤将排列同时刻的差分块的块图像而生成的图像集合体作为一个图像进行压缩而生成压缩差分图像。

摘要： 本发明公开了一种图像复原方法、装置、图像复原设备及存储介质。该方法包括：通过模糊强度评估网络对待处理图像进行评估，生成模糊强度特征图；将所述待处理图像和所述模糊强度特征图输入模糊消除主网络；通过所述模糊消除主网络，根据所述模糊强度特征图对所述待处理图像进行设定次数的迭代处理，输出复原图像。上述技术方案采用模糊强度评估网络提取待处理图像的模糊强度特征，并采用模糊消除主网络对待处理图像进行迭代处理，其中的模糊强度评估网络和模糊消除主网络为经过训练的网络，具备相应的功能，可实现图像的自动复原，提高图像复原的效率和质量。

摘要： 本申请提供一种图像复原成像系统、图像复原系统、图像获得方法以及图像复原方法，其中图像复原成像系统包括图像采集设备、测距仪、旋转镜架、平面反射镜、目标模拟器和处理器，所述目标模拟器包括成像装置和靶标；靶标通过成像装置模拟目标物体与图像采集设备之间的距离，通过旋转镜架与平面反射镜切换图像采集设备的光路，使得图像采集设备能够实时地分别采集目标物体图像与靶标图像，从而使得获得的靶标图像的点扩散函数与目标物体图像的点扩散函数的相同，通过对靶标图像的点扩散函数进行测量，从而能够得到更加准确的目标物体图像的点扩散函数，进而根据获得的点扩散函数对目标物体图像进行复原，使得复原图像效果更好。

摘要： 本发明公开了一种VIN图像采集装置及其图像复原系统、图像复原方法，涉及图像采集和处理技术领域。本发明通过构建包含结构激光发生器、结构激光相机和可见光相机的图像采集装置，利用细线上任意一点的空间三维坐标与结构激光图像像素坐标、可见光图像像素坐标三者之间的转换关系，获得结构激光图像中待测面的形面参数，利用形面参数对可见光图像进行几何变换和曲面展开，并最终得到包含比例尺度的复原图像。本发明获得的车辆识别代号复原图像具有已知的空间分辨率，因此可以将该复原图像打印出来与实物或纸质拓印材料进行1:1的比对。

摘要： 本发明公开了一种图像复原方法、装置、图像复原设备及存储介质。该方法包括：通过模糊强度评估网络对待处理图像进行评估，生成模糊强度特征图；将所述待处理图像和所述模糊强度特征图输入模糊消除主网络；通过所述模糊消除主网络，根据所述模糊强度特征图对所述待处理图像进行设定次数的迭代处理，输出复原图像。上述技术方案采用模糊强度评估网络提取待处理图像的模糊强度特征，并采用模糊消除主网络对待处理图像进行迭代处理，其中的模糊强度评估网络和模糊消除主网络为经过训练的网络，具备相应的功能，可实现图像的自动复原，提高图像复原的效率和质量。

摘要： 本申请提供了一种图像复原模型训练方法、装置及图像复原方法和装置，其中，图像复原模型训练方法包括：将具有像素损失区域的待处理图像输入图像生成神经网络，对所述待处理图像进行复原，得到所述待处理图像的伪造图像；将所述待处理图像的原始图像以及所述伪造图像输入图像判别神经网络，使用所述图像判别神经网络为所述原始图像和所述伪造图像进行分类；基于所述伪造图像和所述原始图像的比对结果，对所述图像生成神经网络进行本轮训练，以及基于分类结果对所述图像判别神经网络进行本轮训练；经过对所述图像生成神经网络、图像判别神经网络的多轮训练，得到图像复原模型。本申请实施例能够减小生成的伪造图像和原始图像之间的差异。

摘要： 本发明公开一种盲图像复原方法中模糊核的计算方法及盲图像复原方法，其中的模糊核的计算方法同时融合了三种稀疏正则项进行模糊核的计算，仅需要单张模糊图像作为输入便可以在较短时间内获得一张理想的清晰图像，不仅得到了令人满意的视觉效果，同时恢复了原始图像中被破坏的细节信息，使得该图像可以满足日常生活和科研活动的应用要求。

摘要： 本申请提供一种图像复原成像系统、图像复原系统、图像获得方法以及图像复原方法，其中图像复原成像系统包括图像采集设备、测距仪、旋转镜架、平面反射镜、目标模拟器和处理器，所述目标模拟器包括成像装置和靶标；靶标通过成像装置模拟目标物体与图像采集设备之间的距离，通过旋转镜架与平面反射镜切换图像采集设备的光路，使得图像采集设备能够实时地分别采集目标物体图像与靶标图像，从而使得获得的靶标图像的点扩散函数与目标物体图像的点扩散函数的相同，通过对靶标图像的点扩散函数进行测量，从而能够得到更加准确的目标物体图像的点扩散函数，进而根据获得的点扩散函数对目标物体图像进行复原，使得复原图像效果更好。

摘要： 本发明公开了一种基于盲复原的复杂光学成像条件下的图像复原方法，属于图像复原领域。本发明基于形态学滤波法去除成像系统带来的噪声，对点光源下模糊图像的图像频谱进行边缘检测去除成像系统带来的模糊，基于倒频谱的方法确定运动模糊参数，采用流场数据仿真的方法去除气动热辐射噪声，联合迭代盲卷积法和图像频谱重建法仿真建模以去除气动光学效应导致的图像模糊与图像畸变。本发明可对复杂成像条件下的退化图像进行去噪声、去模糊、去畸变，包含对图像的预处理和图像质量评价，结合两种方法进行流场建模，该方法可以解决复杂光学成像条件下对图像有用信息的淹没，便于图像后续的目标检测与定位。

摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的水下偏振图像复原系统及其复原方法。包括以下步骤：步骤1、搭建水下偏振成像系统，拍摄清晰水下强度图像和不同浑浊度水下的偏振图像；步骤2、整理并命名各组偏振图像，建立大量数据集。步骤3、按0.8：0.1：0.1的比例划分训练集，验证集，测试集；步骤4、设计适用于水下偏振图像复原的卷积神经网络；步骤5、生成恢复图像步骤6利用训练集训练上述网络模型；步骤7、用测试集测试经网络模型恢复后的图像质量效果。与现有技术相比，本发明可利用卷积神经网络进行高浑浊度水下图像复原，且恢复图像效果更佳。