论文研究-一种运动模糊复原图像的图像增强算法 .pdf

一种运动模糊复原图像的图像增强算法，赵琳，，采用Radon变换和自相关方法结合超分辨力复原算法对重度模糊图像进行复原可以取得较好的复原效果，但是模糊图像的噪声在复原过程中�

无人机运动模糊图像复原技术.pdf

在无人机飞行过程中, 由于成像系统会受到相对运动、姿态变化、机械振动、镜头离焦以及大气湍流效应等影响, 造成获取的图像产生退化。由于图像复原问题通常情况下是病态的, 综合利用了无人机运动的先验信息, 提出了不同运动模糊情况下点扩散函数的估计方法, 采用维纳滤波复原算法估计图像, 给出了适用于无人机成像制导系统的图像复原方案。最后经仿真实验证明, 该算法图像复原效果好, 计算量小, 抗噪声鲁棒性强, 有较大的工程应用价值。

论文研究-倒谱和快速全变差去卷积的运动模糊图像复原.pdf

物体和成像系统之间的相对运动导致图像产生运动模糊，降低了图像质量，为了获得更加理想的复原图像，提出一种基于倒谱和快速全变差去卷积相结合的运动模糊图像复原算法。利用倒谱法对运动模糊图像的点扩散函数参数（模糊角度和模糊尺度）进行辩识，采用快速全变差去卷积法对模糊图像进行复原，采用多幅图像进行仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明，相对于经典图像复原算法，该算法复原图像的主观视觉效果以及客观评价指标均更优，具有一定的实际利用价值。

论文研究-基于边缘和纹理信息的运动模糊图像盲复原算法 .pdf

基于边缘和纹理信息的运动模糊图像盲复原算法，孙宇恒，胡绍海，本文提出一种基于边缘和纹理信息的运动模糊图像盲复原算法，该方法充分的利用自然图像中存在的各种先验知识对模糊图像进行复原，

论文研究-基于Radon变换的遥感图像运动模糊参数精确估计.pdf

遥感卫星传感器与观测目标之间的相对运动是导致遥感图像退化的常见因素之一。对运动模糊图像的频谱特性进行了分析，基于Radon变换估算运动模糊角度和长度，进而准确估计退化图像的点扩散函数进行图像复原。针对实际模糊图像频谱中出现的十字亮线严重干扰Radon变换准确性的问题，提出频谱分块与边缘检测相结合的改进算法，提高了检测精度。最后对实际发生运动模糊的对月遥感图像进行了模糊参数估计，并采用FTVd（fast total variation（TV）deconvolution）算法进行图像复原，实验证明参数估计精确，复原效果好。

论文研究- 基于互补性的运动模糊图像复原方法 .pdf

基于互补性的运动模糊图像复原方法 ，王珮，孙瑾秋，图像复原的目的是将原始图像从观测到的降析图像中恢复出来,在多帧图像复原算法中，输入图像帧的选择是很重要的问题，输入图像选��

论文研究-运动模糊图像的维纳滤波复原研究.pdf

由于对局部纹理特征具有很强的描述能力，LBP（Local Binary Patterns）已经被广泛应用于模式识别、计算机视觉等相关领域，但传统的LBP在表情识别中的正确率并不高，提出了一种结合小波分解的改进LBP特征提取方法，首先使用Adaboost人脸检测算法和2D模型提取人脸图像并归一化，并使用小波分解的方法增强LBP特征，然后通过AVR（Augmented Variance Ratio）特征选取方法降维，最后使用SVM进行分类。JAFFE库上的实验证明了该方法的有效性。

论文研究-混合高阶全变差正则化的运动模糊图像盲复原.pdf

针对运动模糊图像的盲复原，提出一种基于混合高阶全变差正则化的盲复原方法。该方法首先采用shock滤波器从模糊图像中预测出清晰的图像边缘，并用多尺度策略实现对模糊核由粗到细的准确估计；然后根据自然图像边缘的稀疏特性，将全变差模型的保护边缘特性结合高阶全变差克服平滑区域阶梯效应的优势，对图像进行正则化约束，提出新的混合高阶全变差正则化模型；最后，利用分裂布雷格曼迭代策略对提出模型进行最优化求解。实验结果表明，提出的方法能够很好地保护图像边缘细节，同时有效地抑制平滑区域内振铃和阶梯效应的产生，获得高质量的复原图像。与近几年图像盲复原算法相比，其不仅改进了复原图像的主观视觉效果，而且客观上提高了峰值信噪比。

论文研究-基于调和模型神经网络的彩色图像复原研究.pdf

针对彩色图像复原提出了基于网络能量递减收敛的调和模型神经网络图像复原方法，研究了该方法在运动模糊图像复原上的应用。利用待复原图像重构出多幅模糊图像用于算法的实现，并首次提出基于图像局部方差的自适应正则化算子的实现方法。实验结果表明，该方法是有效的，复原效果优于有约束的最小二乘复原法和已有的传统神经网络图像复原法，对复原图像的信噪比有一定的提高。

论文研究-基于稀疏表示的单帧运动图像盲复原.pdf

提出一种基于稀疏表示的单帧运动盲复原方法, 它充分利用自然图像中存在的各种先验知识进行求解。该方法分为模糊核估计和图像修复两个阶段。在估计模糊核时, 它运用shock滤波器从模糊图像中预测出清晰边缘, 以此指导全局图像的复原, 并运用多尺度策略来解决大模糊核问题。在图像修复阶段, 运用稀疏表示理论对复原图像进行降噪和重建, 最终提高图像复原质量。实验结果表明, 在不同噪声和模糊核条件下, 该算法能有效消除运动模糊。

论文研究-基于超拉普拉斯模型的运动去模糊算法.pdf

通过分析自然图像梯度统计的长尾分布特性，提出一种基于超拉普拉斯模型的图像运动去模糊算法。该算法使用分步交替迭代最小化办法优化能量方程，并在优化过程中采用了查询表法快速求解图像反卷积。实验结果表明，该算法可以在数秒时间内处理完成一幅中等大小的图像，并获得较优的复原结果，其复原效果和对振铃现象的抑制均优于维纳滤波法和Richardson-Lucy复原法。

论文研究-适用于迭代型去模糊算法的自适应迭代终止条件.pdf

由于缺乏有效的迭代终止条件（iterative stopping criterion，ISC），目前大多数去模糊算法简单采用固定的迭代次数实现，存在着执行效率低、去模糊效果不够理想等问题。为此，提出一种基于残差图像（迭代过程中所获得的中间估计图像和模糊核卷积后与模糊图像之间的差值）的去模糊效果度量（deblurring measure，DM），并在该DM度量的基础上设计了一种自适应的迭代终止条件（adaptive ISC，AISC）。将所提出的AISC迭代终止条件应用于经典的NCSR（nonlocally centralized sparse representation）迭代型去模糊算法中。在均匀模糊、高斯模糊和运动模糊三种典型模糊失真类型下大量的实验数据表明，与采用固定迭代次数的原NCSR算法相比，采用自适应迭代条件后NCSR算法执行效率得到显著提升，且所复原图像在PSNR、SSIM和FSIM图像指标值上与原算法差别不大。