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。     

改进APEX算法在图像增强中的应用

APEX是一种基于快速傅立叶变换的直接盲解卷积算法,能够快速复原复杂纹理图像。该算法适用于平移不变且以2维放射对称Le’vy Stable概率密度函数(G类点扩散函数)作为卷积核的图像。论述了A-PEX算法的原理,并针对APEX在适应性和稳定性方面的不足提出了改进方法。实验表明,改进的APEX算法能够有效应用在多种真实模糊图像上,增强图像对比度和锐化图像细节,使图像的视觉效果得到明显改善。     

基于生成对抗网络的无人机图像去模糊方法

提出一种基于加权感知损失的生成对抗网络(GAN)用于无人机图像去模糊。实验中采用具有跳跃连接结构的网络作为生成器,并对生成器使用加权感知损失进行约束,在生成器和判别器进行对抗式训练过程中,生成器不断学习并优化模糊图像到对应清晰图像的映射函数。另外,由于PSNR、SSIM图像质量客观评价指标的局限性,提出使用感知损失作为监控网络优化过程和模型选择的评价指标,最后使用感知损失选择的生成器模型对模糊图像进行盲去模糊。实验表明,该方法可快速有效地恢复出细节清晰的图像。     

改进APEX算法在图像增强中的应用

APEX是一种基于快速傅立叶变换的直接盲解卷积算法,能够快速复原复杂纹理图像.该算法适用于平移不变且以2维放射对称Le'vy Stable概率密度函数(G类点扩散函数)作为卷积核的图像.论述了APEX算法的原理,并针对APEX在适应性和稳定性方面的不足提出了改进方法.实验表明,改进的APEX算法能够有效应用在多种真实模糊图像上,增强图像对比度和锐化图像细节,使图像的视觉效果得到明显改善.     

去除DMSP/OLS影像模糊的RTSVD算法

DMSP/OLS作为最早的夜光遥感数据具有很大的应用价值,解决该数据存在的模糊问题,能够大幅提高数据质量。本文分析模糊原因,提出了一种结合Pct影像发光频率滤波的正则化截断奇异值分解（RTSVD）算法,该算法能有效消除影像模糊现象并保留影像真实信息。首先考虑到光源像素发光频率必定高于非光源像素,利用Pct影像中的像素发光频率排除平均灯光影像中的非光源像素,然后利用L曲线求得正则化截断奇异值分解的截断参数,以此对影像进行分解重组。试验表明,结合Pct影像发光频率滤波的正则化截断奇异值分解法可在保留影像信息的基础上去除模糊现象。     

水下图像基于 GAN 去模糊的增强技术

由于水下环境具有不稳定性,水下图像可能会出现偏色、对比度低以及运动模糊等退化现象。针对这些问题,本文提出了适用于水下图像的增强算法,其实现需要依次经过颜色恢复和去模糊这2个阶段。在第一阶段中,本文增强算法先利用高斯滤波和均值漂移对图像进行锐化;然后,通过对比图像各颜色通道的均值得到补偿值对图像颜色进行校正;最后通过线性拉伸来调整图像的对比度。在第二阶段中,采用带有残差思想的生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN),利用9个连续的残差网络能够很好地提取图像中的特征,可起到消除模糊和增强图像特征的作用。利用本文算法处理水下图像时,发现本文方法不仅能去除图像模糊,而且能消除图像的色偏现象且不携带红色伪影。同时,通过对比水下图像质量度量(UnderwaterImageQualityMeasures,UIQM)和水下彩色图像质量评估(UnderwaterColorImageQualityEvaluation,UCIQE)这2项指标发现,本文算法有较好的图像处理效果。