一种基于视觉特性的图像盲去模糊方法

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基于视觉特性的图像处理技术越来越受到人们的关注。 例如:基于视觉特性的图像编码D,z.4]。图像融合【3 等。主要是 因为传统的图像处理方法考虑了图像像素的统计特性.利用 像素之间的统计冗余达到压缩的目的。或者利用像素的灰度 分布实现图像的增强等.实际上.对图像处理的最终结果进行 评价的主体是人。统计特性好的图像其视觉效果未必理想。因 此,在进行图像处理时如果能够在充分利用图像统计特性的 同时考虑人眼的视觉特性,对改善图像处理结果的主观质量 和客观质量无疑是可取的。本文正是基于这个观点,提出了一 种在考虑人眼视觉特性的前提下图像去模糊方法。图像模糊 的实质就是其高频信息受到了损失。因此对模糊图像进行去 模糊就是恢复已失去的高频信息。使结果图像更趋合理,但是 模糊图像中的高频信息并未全部损失,否则的话,模糊图像也 就不能称之为图像了.只不过其高频信息相对于低频信息能 量很小,从而大大地降低了其视觉效果或者分辨率。本文的基 本思想是。在对模糊图像去模糊之前.先利用小波变换对图像 进行多阶分解,然后对每一次分解后的各个子带的小波变换 系数依据视觉数据模型进行视觉加权。再进行逆小波变换得 到一幅高频信息增强了的模糊图像(相对于原始模糊图像而 言)。在此基础上运用盲去模糊方法恢复图像,结果图像在视 觉质量方面有显著的提高。
负荷上 可见,对于高性能机群的Web服务以及 Email等服务而 言,由于它们要求时延低,吞吐量不是很大,短包较多,因此 Ln(Vi乎均I0 IPoIB是很好的选择。而ⅵI在大数据量传输时可以显示它的 延迟 Ln( IPoIB-平均 优势。 I0延迟ms) 束语 InfiniBand作为新型的I/O结构,可以缓解传 统以太网的带宽瓶颈 IPOIB在新旧技术并存时,可以作为联 系IP和IB之间的桥梁,它不需要IP及其以上的协议和应用 做任何的改变而利用IB的优点,因此,适于在采用 InfiniBand 图7ⅥI与 IPolB的]O响应时间比较 技术的网络服务器的前端服务器或者接口机中使用 参考文献 brEakThroughtheBottleneck2002,voLtaire.http://www. l00 voltaire. com 80 ViCPU利用率 2 InfiniBandTM Architecture Specification Valume 1 Release 1.0 IPoIBCPU和用 2000,infinibandTradeAssociation.http://www.infinibandta 率 3 InfiniBand M Architecture Specification Volume 1, Release 1.0.a s豸肖寻 2001,infinibandTradeAssociation.http://www.infinibandta draft-ietf-ipoib-architecture-01.txtVivekKashyap.http:/. 图8ⅥI与 IPaIB的CPU利用率比较 www.ietf.org 5 draft-ietf-ipoib-ip-over-infiniband-01. txt, Vivek Kashyap, H-K 6.4测试分析 JerryChuhttp://www.ietforg 从中,我们可以看出,IPoB在小尺寸与中等尺寸数据块6fe86- Ethernet Address Resolution Protocol. txt, David c.Plum 传输时,传输速率性能上有优势但是由于CPU在小尺寸传 mer.http://www.ietforg 据块传耠时的综合性能最佳而对于Ⅵ而言,由于其基于消 ett- OTR 息传递的传輪机制以及零拷贝等特性,性能往往到了M以8VirtualInterfaceArchitectureSpecificationhttp;wwir 上的传輪量时才显现出优势.并且优势集中体现在CPU的低 (上接第B0页) 的软阑值和硬阔值去噪方法,其效果都不太理想,文[6]提出 了一种基于小波系数的自适应去噪方法,可望推广本文方法 的适用范围还有待于进一步研究和实验此外,去模糊后的 图像的振铃效应虽然对视觉效果影响不大,但也需要降低或 者消除,这也是需要改进的。 参考文献 1王光学,曹长修孙光宇,王健.一种基于视党特性的零树编码.计算 机工程与应用,19996 2 Kuo S-S, Johnston J D, Spatial noise shaping based on human visual 图4a为图3的恢复图像b为标准Lena图像 sensitivity and its application to image coding. IEEE transaction on 之所以选取图像2而不是图像3的权值矩阵作为恢复图像 image processing, 2002.11(5): 509-517 3的参数,是因为权值矩阵的作用是为了去除坏像素和降低振3李树海王耀南张昌凡基于视党特性的多章焦图像的融合电子 学报,2001,12 铃效应,这样做可以保证图像3中增强了的高频信息不至于被 当作坏像素而被屏蔽从视效果来看,本文的力法是可行的 4肖忠,刘钊采用树特征平面的小波变换图像编码压缩方法通信学 报,199920(11) 本文没有比较模糊图像恢复前后的信噪比,因为信噪比并不5冉启文着,小波变换与分数懔里叶变换理论及应用哈尔滨工业大 是一个好的评价标准,它反映的也只是图像的统计特征,使用学出版社,2001,3 信巢比对重构图像的评价与人的主观视觉评价并不一致。 6 Chang S G. Yu B. Vetterli M. Spatially adaptive wavelet threshold 本文考虑的模糊图像并没有包含噪声因此在使用本文 ing with context modeling for image denoising. IEEE transaction on 方法之前还要对初始模糊图像进行去噪处理,而基于小波域 image processing,2000,9(9):1522~1531 ·88·

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Seeview_Studio 只是原理,用处不大的,需要程序
2015-01-27
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NORTHCHERT 没有一点用处
2014-06-06
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superlister 很老的文章了,希望找更新的
2013-12-04
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