目标边缘保持约束的图像联合解卷积复原算法

针对图像复原过程中去噪与目标边缘特征保持之间的矛盾,该文提出了一种基于目标边缘保持的图像联合解卷积复原算法。首先,构建了一个目标边缘保持约束模型,实现对图像小梯度特征(噪声为主)的平滑、对图像大梯度特征(目标边缘为主)的保留,平衡复原处理过程中图像去噪与目标边缘保持之间的矛盾;然后,将目标边缘保持约束先验模型,引入MAP图像复原框架,提升MAP复原算法的可靠性和收敛性;最后,利用共轭梯度迭代优化计算过程,加快算法收敛速度。实验结果表明,该算法能较好地平衡图像去噪与目标边缘特征保持之间的矛盾,实现了图像高清晰复原。     

基于小波分析的SAR图像斑点滤波及其性能比较评价

进行斑点噪声滤波是对SAR图像进行分割、分类和信息提取处理前不可或缺的处理步骤。该文首先简要回顾了各种传统的SAR图像斑点滤波算法。在充分考虑SAR图像斑点噪声乘性特征的基础上，对SAR图像进行对数变换，将乘性噪声转变为加性噪声，然后在对图像进行小波分解，采用软门限方法进行典型SAR图像斑点噪声滤波。归纳SAR图像斑点噪声滤波效果评价的5个指标，并将文中基于小波分析的滤波效果与传统的自适应局部统计斑点滤波器、Gamma-Map滤波器的滤波效果进行了全方位的比较。结果表明，该方法在图像均匀区域的辐射特性保持和斑点抑制能力，边缘、细小特征和点目标等结构信息的保持方面都优于传统的斑点滤波器。     

基于图像结构的无参考模糊图像及其复原图像质量评价方法

针对传统图像的质量评价测度。提出了一种基于边缘检测的无参考模糊图像评价模型。通过测量梯度图像的梯度边缘信息,来评价模糊退化图像和带有模糊效应的复原图像,实验表明：利用本测度所得到的模糊图像质量评价结果与主观评价结果有很好的相关性。本测度较准确地反映了人,对模糊图像质量的主观感受,对于带有模糊效应的复原图像的评价结果也较为符合主观评价结果。     

各向异性正则化的多帧遥感图像盲复原算法

在大气湍流较强时,一般的遥感图像复原算法难以取得较好的复原效果。针对这种情况,提出了一种基于各向异性约束的多帧遥感图像盲复原算法。该算法不需要成像过程的先验信息,仅根据图像及点扩散函数的非负约束和支持域约束,即可得到较好的复原结果;同时该算法能够自适应地调整正则化参数,在实现图像复原的同时,保持边缘并抑制噪声。试验结果验证了该算法的良好性能,复原后图像的质量得到较大提高。     

一种基于形态学梯度矢量和自适应模糊的目标边缘提取算法

鉴于现有的形态学梯度边缘检测算子没有考虑梯度的矢量性,在边缘检测部分提出了具有方向估计的形态学梯度算子,并将平滑处理加入该系列算子,使这些算子在噪声抑制和提高边缘清晰度两方面均有较好的表现。同时,在图像分割部分运用了多层次自适应的模糊阈值分割方法,利用自适应的方法对典型的模糊分割器的窗宽进行调整,并运用多层次的局部调整使图像分割后的物体边缘更加完整清晰。     

基于光谱信息的遥感图像空间域自适应滤波

遥感图像往往由于内外因素的干扰含有各种噪声 ,为提高图像质量人们对其进行滤波。常规的滤波方式完全基于图像空间域 ,在消除异常点使图像平滑的同时使边界变得不清楚从而使图像模糊 ;或者正相反 ,在边缘信息得到增强时也放大了图像噪声而使图像变得粗糙。该文的自适应滤波方法充分利用多光谱和高光谱遥感图像的光谱维信息 ,滤波时不仅要使均匀的地块得到平滑 ,而且要使地块间的边缘、局部的异常点、线仍然得到保存、在光滑的同时尽量保持原有的数值特征     

一种结合射影运动模糊模型的Richardson-Lucy算法

现有的去运动模糊算法都是假设退化图像的模糊核是一个空间不变的点扩展函数PSF,但该模糊核却并不能准确描述整幅图像的退化。因此,本文针对相机抖动所造成的图像运动模糊而引入一个新的运动模糊模型———射影运动模糊模型,并对传统理查德森-露西算法进行扩展,得到基于该模型的射影运动理查德森-露西(PMRL)算法。试验证明,该模型和算法是有效的,可以显著提高复原图像的视觉效果。     

各向异性正则化的多帧遥感图像盲复原算法

在大气湍流较强时,一般的遥感图像复原算法难以取得较好的复原效果.针对这种情况,提出了一种基于各向异性约束的多帧遥感图像盲复原算法.该算法不需要成像过程的先验信息,仅根据图像及点扩散函数的非负约束和支持域约束,即可得到较好的复原结果;同时该算法能够自适应地调整正则化参数,在实现图像复原的同时,保持边缘并抑制噪声.试验结果...     

一种基于核回归的SAR图像自适应相干斑抑制方法

为了在抑制相干斑噪声的同时更好地保持SAR图像中的点目标和边缘目标,在经典核回归方法的基础上,本文提出了基于核回归的SAR图像自适应相干斑抑制方法。通过分析SAR图像的幅度分布特性,在构建模型时,以图像的幅度值为判别条件,使核函数在幅值较小的背景区域具有较大的光滑作用以抑制噪声,而在幅值较大的目标区域光滑作用较小以保护目标特征;同时考虑对边缘的保护作用,基于散布矩阵修正了自适应核回归方法,建立了基于核回归的SAR图像自适应相干斑抑制方法。试验结果表明,该算法通过将幅度值和散布矩阵引入核函数,更好地抑制了噪声,同时也保持了图像中的点目标和边缘。     

一种适用于SAR图像边缘检测的序贯算法

提出了一种用于检测SAR图像上阶跃性边缘的序贯算法。由于SAR图像上存在大量的光斑噪声而使图像质量受到严重影响，而光斑噪声属于乘性噪声，不服从高斯分布，因此常用的图像处理方法难以取得好的效果。文中首先根据光斑噪声模型，自动确定图像中高反差部分，然后采用具有高抗噪性能的边缘检测算子，进行边缘提取。实验证明该算法明显提高了特征提取速度，同时具备良好的抗噪声能力。     

基于Mask原理的遥感影像恢复技术研究

从传统摄影复制技术中的Mask晒像原理出发,针对航空航天遥感影像上出现四周减光、照度与颜色不均匀、对比度下降、影像模糊等质量退化情况,提出将影响影像退化的各种因素综合考虑,通过一种基于Mask的影像复制技术来建立影像降质模型,并以此Mask影像对遥感影像进行恢复处理。试验结果表明,该恢复算法是可行的。     

Atmospheric Turbulence-Degraded Image Restoration Using Principal Components Analysis

Our earlier work revealed a connection between blind image deconvolution and principal components analysis (PCA). In this letter, we explicitly formulate multichannel and single-channel blind image deconvolution as a PCA problem. Although PCA is derived from blur models that do not contain additive noise, it can be justified on both theoretical and experimental grounds that the PCA-based restoration algorithm is actually robust to the presence of white noise. The algorithm is applied to the restoration of atmospheric turbulence-degraded imagery and compared to an adaptive Lucy-Richardson maximum-likelihood algorithm on both real and simulated atmospheric turbulence blurred images. It is shown that the PCA-based blind image deconvolution runs faster and is more robust to noise.     

数字影象复原的状态空间方法

本文阐述了数字影象复原的一种空间域递归处理方法——状态空间方法,并把这种方法从复原运动模糊影象推广到复原一般的二维退化影象。文中推导了退化系统模型的状态空间表示式,在无噪声的情况下,导出了一个逆系统模型以复原模糊影象。基于逆系统模型,本文还推出了一个复原运动模糊影象的新的简单公式。文中给出了计算机模拟实验的结果。     

A total variation model based on edge adaptive guiding function for remote sensing image de-noising

The unexpected noise generated during the process of remote sensing images formation and transmission process is a main factor undermining the images’ quality and usage. In recent years, thanks to its local self-adapting characteristics, formal normalization, and modeling flexibility, PDE has received wide attention for its image de-noising functions, thus pushing the realization of maintaining image details while successfully de-noising a new goal for remote sensing images filtering. Having firstly analyzed and discussed the TV model and M model, a modified variation-model (S model for short) based on edge adaptive guiding function is proposed in this paper. The model introduces edge adaptive guiding function based on the standard gradient into the non-linear diffusion term and re-constructed approaching term, which adaptively adjust the smooth intensity around edge and texture information-rich regions of remote sensing images. S-model does not only overcome staircase effect that is easily produced in the TV model, but also avoids losing details and texture information which is often seen in M model, it can efficiently eliminate noises, maintain a good image edge and keep texture details perfectly. The experimental results validate the effectiveness and stability of the proposed model.     

基于景物灰度分布特征的影像恢复技术

从刀刃曲线求取ＭＴＦ的基本理论入手,介绍了从数字影像中提取刀刃曲线的方法,简要说明了图像在频率域和空间域中的恢复过程。实验证明,ＭＴＦ理论在影像恢复中有很大的应用潜力。     

DS证据理论在SAR图像边缘检测中的应用

提出了一种新的基于DS证据理论的SAR图像多尺度边缘检测方法。该方法利用DS证据理论融合多级尺度ROA算子输出响应,在融合过程中引入检测不确定性。并通过分析ROA算子检测门限与虚警率的关系设计基本可信度分配函数(BPAF),使得检测不确定性在门限处达到最大值。实验通过检测结果比较以及列表分析,表明本文算法能够有效降低边缘检测不确定性。     

CBERS-1卫星02号星图像MTF复原及其结果分析评价

对退化图像进行信息恢复是遥感图像处理的研究重点。本文从刀刃曲线求取MTF的基本理论入手,对灰度图像上的特定纹理等间隔采样,插值拟和刀刃曲线从而求得线扩散函数(LSF)。将线扩散函数进行傅立叶变换得到MTF后,在频域内对退化图像进行逆变换后再将频域里的图像进行傅立叶逆变换得到恢复后的遥感图像,在频域中对图像进行恢复的关键处理在于把图像的最高频率和光学截止频率对应起来。本文除列出对比退化较之恢复图像的定量指标外,还定性地提出了恢复前后图像的傅立叶变换的频谱、地物分类情况同亮度的直方图统计等方法,更直观地评价了实验结果。该方法应用于CBERS-1的02号卫星图像,恢复后图像的边缘清晰度与细节的详细程度较之退化图像有了很明显的改善。     

一种基于退化模型的高分辨率SAR去噪算法

为了保持高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像中的纹理结构，提出了一种基于高斯．马尔可夫模型（Gauss-Markov Model）的方法来抑制SAR图像的斑点噪声。通过引入贝叶斯分析框架，建立Markov随机场的退化图像恢复模型，从而将图像的恢复问题转化为求解最大后验概率（MAP）问题，并直接从噪声图像中估计随机场模型参数进行有效的噪声抑制。实验结果表明，对所研究的高分辨SAR图像，基于退化模型的去噪算法（RMBD）不论是在噪声的去除上还是在结构信息等细节的保持上均不同程度地优于其他常用斑点去噪方法。