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南昌大学学报（工科版） 2020年第3期42卷 300-306页

作者：李振翮武友新南昌大学信息工程学院江西南昌330031

为了抑制夜间模糊图像中常出现的各类异常值对去模糊的影响,提出了一种基于联合稀疏与最大熵先验的异常值检测与去模糊算法,该算法能够有效检测分布具有稀疏性的异常值。另一类异常值-饱和像素的分布通常具有聚集性,为此设计了一种高度... 详细信息

为了抑制夜间模糊图像中常出现的各类异常值对去模糊的影响,提出了一种基于联合稀疏与最大熵先验的异常值检测与去模糊算法,该算法能够有效检测分布具有稀疏性的异常值。另一类异常值-饱和像素的分布通常具有聚集性,为此设计了一种高度饱和区域周边振铃伪影修正算法作为复原图像的后处理步骤。在包含冲击噪声的数据集上测试表明,本文算法能够对不同密度的噪声有效自适应。在部分饱和模糊图像上的实验显示,本文算法复原图像的平均SSIM值相比其他先进算法提高了0.1以上。

关键词：最大熵先验稀疏先验非盲去模糊饱和像素非高斯噪声

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基于分数阶和非局部全变差模型的图像去模糊

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计算机工程与设计 2018年第7期39卷 2002-2007页

作者：向雨晴杨晓梅四川大学电气信息学院四川成都610065

为减少阶梯效应,同时更好地利用图像本身的信息,提出一种结合分数阶全变差(FOTV)和非局部全变差(NLTV)模型的非盲去模糊图像重建方法。分别用FOTV和NLTV约束由全局梯度提取法(GGES)分解而成的平滑区和纹理区,建立图像非盲去模糊的正则... 详细信息

为减少阶梯效应,同时更好地利用图像本身的信息,提出一种结合分数阶全变差(FOTV)和非局部全变差(NLTV)模型的非盲去模糊图像重建方法。分别用FOTV和NLTV约束由全局梯度提取法(GGES)分解而成的平滑区和纹理区,建立图像非盲去模糊的正则化模型,分别采用交替方向乘子法(ADMM)和分裂Bregman操作符(BOS)算法求解两个子问题。充分的实验结果表明,该模型减少了平滑区的阶梯效应,更好地恢复了图像的纹理细节,验证了该模型的可行性和算法的有效性。

关键词：非盲去模糊分数阶全变差非局部全变差交替方向乘子法正则化

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基于自适应稀疏模型的图像去模糊

基于自适应稀疏模型的图像去模糊

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作者：杨洁杭州电子科技大学

学位级别：硕士

图像信息与人们的生活联系紧密,然而在获取图像的过程中由于各种因素的影响,往往导致图像出现模糊失真以及噪声失真等,严重影响后续的处理工作。图像去模糊技术可以有效改善模糊图像质量,达到恢复清晰图像的目的。本文先介绍了图像去模... 详细信息

图像信息与人们的生活联系紧密,然而在获取图像的过程中由于各种因素的影响,往往导致图像出现模糊失真以及噪声失真等,严重影响后续的处理工作。图像去模糊技术可以有效改善模糊图像质量,达到恢复清晰图像的目的。本文先介绍了图像去模糊所涉及到的基本原理、概念和模型,包括图像模糊过程模型,图像复原模型,复原问题的病态性以及解决病态问题的常用方法,列举并分析了目前常见的图像去模糊模型以及相应的求解算法,强调了正确的图像先验信息对于去模糊的重要性,并给出了图像去模糊质量的主观与客观评价方法。本文主要贡献由以下两个方面组成:1)根据图像分块平稳的特点,基于变量分裂框架提出了一种根据图像纹理自适应的去模糊模型,论证了变量分裂框架也适用于本文的自适应改进。假定图像梯度满足参数化广义高斯分布(Generalized Gaussian Distribution,GGD),在 MAP(Maximum a Posterior)框架下建立自适应模型。给出一种有效的GGD参数估计方法,证明全局自适应不能得到最佳的去模糊效果,然后提出了一种半自适应去模糊算法。该算法先对模糊图像预处理得到预去模糊图像,接着介绍了一种有效且快速的图像分区域方法将图像分为纹理区域和平滑区域,针对图像纹理区域使用全局收敛算法(Global Convergence Method,CGM)对GGD参数进行估计,而对平滑区不做估计,根据经验设置固定参数值。通过与其他几种经典的去模糊算法对比,表明本文算法能够取得更好的视觉质量以及更高的信噪比。2)利用自然图像非局部自相似特性,提出了一种基于纹理的自适应分析稀疏模型。从图像抽取所有图像块,利用K均值聚类算法将所有块分为M个类簇,每个类簇中的图像块都具有相似的结构,再使用GOAL字典学习算法得到M个分析字典,它们分别对应某种特定的纹理结构,每个图像块根据它聚类质心的最近距离来自动选定与之最匹配的字典,从而使具有不同纹理的图像块取得各自最佳的稀疏性。为了增强复原质量,引入一种新颖的图像非局部谱先验(Nonlocal SpectralPrior,NSP)模型,针对不同纹理从自然图像中学习得到不同的NSP模型,与分析稀疏先验相结合提出一种自适应混合先验图像去模糊模型,并给出该模型的具体求解算法。最后进行实验仿真并与其它三种算法对比分析,实验表明本文提出的自适混合先验图像去模糊模型能够更充分地利用图像先验知识的同时又增加了局部纹理的自适应性,能够取得更好的图像复原质量。

关键词：非盲去模糊图像纹理自适应梯度稀疏纹理特征混合先验模型

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