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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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文献类型

57 篇 学位论文
37 篇 期刊文献
4 篇 会议

馆藏范围

98 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

98 篇 工学
- 72 篇 机械工程
- 26 篇 计算机科学与技术...
- 23 篇 软件工程
- 10 篇 控制科学与工程
- 6 篇 信息与通信工程
- 4 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 电气工程
- 1 篇 电子科学与技术（可...
- 1 篇 矿业工程
7 篇 管理学
- 7 篇 管理科学与工程(可...
6 篇 理学
- 2 篇 数学
- 2 篇 系统科学
- 1 篇 物理学
2 篇 艺术学
- 2 篇 设计学（可授艺术学...
1 篇 农学
- 1 篇 作物学

主题

98 篇 模糊核估计
17 篇 图像去模糊
9 篇 图像复原
9 篇 运动模糊
8 篇 超分辨率重建
7 篇 超分辨率
7 篇 图像盲复原
7 篇 深度学习
6 篇 盲复原
6 篇 卷积神经网络
5 篇 正则化
4 篇 图像盲去模糊
4 篇 正则化方法
3 篇 显著性边缘
3 篇 冲击滤波器
3 篇 盲超分辨率
3 篇 反卷积
3 篇 去运动模糊
3 篇 图像超分辨率
3 篇 稀疏先验

机构

10 篇 中国科学院大学
5 篇 大连理工大学
5 篇 西安电子科技大学
5 篇 南京航空航天大学
4 篇 青岛大学
4 篇 华南理工大学
3 篇 苏州科技大学
3 篇 中国科学院光电信...
3 篇 西北工业大学
3 篇 重庆邮电大学
3 篇 武汉工程大学
3 篇 浙江大学
2 篇 北京交通大学
2 篇 中国科学院沈阳自...
2 篇 华北电力大学
2 篇 西北师范大学
2 篇 长春理工大学
2 篇 中国科学院研究生...
2 篇 四川大学
2 篇 重庆大学

作者

3 篇 王振华
3 篇 饶敬松
2 篇 白雪
2 篇 孙士洁
2 篇 孙瑾秋
2 篇 周晓燕
2 篇 王文恺
2 篇 luo haibo
2 篇 丁庆海
2 篇 郭林
2 篇 王旭晴
2 篇 刘宇
2 篇 何小海
2 篇 姚若河
2 篇 胡伏原
2 篇 张艳宁
2 篇 罗海波
2 篇 he jie
2 篇 吴晓旭
2 篇 ding qinghai

语言

98 篇 中文

检索条件"主题词=模糊核估计"

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详细简洁

排序：

基于稀疏先验的二值图像盲复原算法的研究

基于稀疏先验的二值图像盲复原算法的研究

引用

作者：许影南京航空航天大学

学位级别：硕士

图像复原问题是数字图像处理与机器视觉领域的热门研究方向,其目的是从模糊有噪的降质图像中复原出清晰图像。图像复原问题分为盲图像复原和非盲图像复原,盲图像复原问题是在点扩散函数未知的情况下从退化图像中估计点扩散函数并复原退... 详细信息

图像复原问题是数字图像处理与机器视觉领域的热门研究方向,其目的是从模糊有噪的降质图像中复原出清晰图像。图像复原问题分为盲图像复原和非盲图像复原,盲图像复原问题是在点扩散函数未知的情况下从退化图像中估计点扩散函数并复原退化图像,与非盲图像复原相比适用性更强。由于已知图像信息太少,盲图像复原问题是一个高度病态的问题,因此通常将图像的先验信息作为正则项加入目标函数来将其转化为非病态问题。但是,使用何种先验信息要根据具体图像进行选择,并且先验选择的不同会导致算法复杂度不同。本文主要研究的是一类特定的盲图像复原问题——二值图像盲复原问题。二值图像的每个像素值只能从两个特定的值中选取。由于其像素值具有稀疏特性,使用传统的1L/2L范数的先验信息性能并不理想,因此我们在工作中采用基于L0范数的正则化图像复原方法。具体来讲,本文工作分为以下几方面:首先我们研究了图像复原问题的国内外研究进展,通过回顾经典图像复原理论,研究图像降质/复原的模型,重点分析了当前比较常用的总变分图像复原方法,对现有盲图像复原算法进行分类总结,并分析讨论各种算法的适用范围和不足之处。本文详细剖析了图像模糊的成因,并分别给出了三种常见的模糊核函数的数学模型。对于更为复杂的空间不变模糊,分析在图像空间与图像梯度空间采用不同范数的正则化模型进行核估计的优势与不足。并通过对比实验,选择出对二值退化图像的核估计效果最佳的先验模型。随后本文重点提出了一种基于图像的二值先验和L0梯度优化框架的二值图像盲复原交替最小化算法。常见的图像复原方法都将二值图像看作灰度值图像来处理,考虑二值图像的特殊性质将会针对这种特定类型的图像得到更好的复原效果。基于L0梯度最小化问题的框架,算法采用L0梯度图像平滑方法平滑每一次迭代的复原图像以便获得明显的梯度图像来估计模糊核,并在图像复原过程中通过二值先验来强制复原结果二值化。最后本文设计了一个交替地求解模型中不同变量的方案,阐述了基于迭代的二值图像盲复原模型目标函数的优化过程。并设计对比实验对算法的复原效果和鲁棒性进行了验证,通过实验比较我们的算法与当前一些较新的盲反卷积复原算法,结果说明本文算法对二值图像复原问题是有效的。

关键词： L0范数盲反卷积模糊核估计正则化方法二值图像交替最小化

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低质图像增强算法研究

低质图像增强算法研究

引用

作者：郭倩北京交通大学

学位级别：硕士

随着现代信息网络的快速发展与拍摄设备的日益普及,图像作为人类表达信息的主要方式之一,在生活中发挥着越来越重要的作用。但是,在拍摄过程中由于受到光照条件、天气等影响,加之拍摄设备硬件的限制,捕获的图像往往会出现亮度降低、颜... 详细信息

随着现代信息网络的快速发展与拍摄设备的日益普及,图像作为人类表达信息的主要方式之一,在生活中发挥着越来越重要的作用。但是,在拍摄过程中由于受到光照条件、天气等影响,加之拍摄设备硬件的限制,捕获的图像往往会出现亮度降低、颜色退化、模糊、辨识度降低等问题。为进一步挖掘其中的关键信息,提高图像的可用性,亟需对采集的低质图像进行增强处理。本文主要针对逆光图像增强与运动模糊图像恢复展开研究,主要完成的工作如下:(1)针对逆光拍摄造成的亮度降低与细节损失等问题,提出了一种融合全局与局部区域亮度的增强算法。通过颜色估计模型对逆光图像进行全局增强,恢复图像细节信息。在此基础上,为避免出现颜色估计模型对图像局部区域增强后的虚化现象,建立局部亮度保持的颜色估计模型。此外,为平衡全局与局部区域的增强性能,提出基于图像局部块信息熵的自适应融合方法;(2)为解决车辆与相机之间的相对运动导致车牌图像出现的模糊问题,提出基于自适应模糊核的车牌图像去模糊方法。为恢复不同模糊程度的车牌图像,引入多尺度模糊核空间,并基于此空间建立自适应模糊核检测模型。为进一步提高恢复所得车牌图像的清晰度与辨识度,提出基于梯度与灰度统计特征的正则化模型;(3)对于经典图像恢复模型以高斯噪声为假设,对不同类型噪声敏感的问题,提出了引入拉普拉斯约束的正则化方法。为减缓图像冗余边缘对模糊核估计的影响,建立了基于图像结构图显著边缘的模糊核估计模型,以此提高模型恢复图像的性能。在合成数据集与公开数据集上验证了提出算法的有效性。

关键词：图像增强图像恢复颜色估计模型模糊核估计显著边缘

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面向真实场景的图像超分辨率算法研究

面向真实场景的图像超分辨率算法研究

引用

作者：张江山重庆邮电大学

学位级别：硕士

作为一个具有挑战性的不适定问题,图像超分辨率技术一直都是计算机视觉领域的研究热点,在社会生产生活的多个领域都有着极大的应用前景。得益于计算机硬件算力的大幅度提升和算法的进步,深度学习算法在图像超分辨率领域取得了最优的性... 详细信息

作为一个具有挑战性的不适定问题,图像超分辨率技术一直都是计算机视觉领域的研究热点,在社会生产生活的多个领域都有着极大的应用前景。得益于计算机硬件算力的大幅度提升和算法的进步,深度学习算法在图像超分辨率领域取得了最优的性能表现,但在真实场景中深度学习算法仍面临着诸多挑战。因此,本文聚焦于真实场景下的图像超分辨率算法进行研究。通过设计复杂度更高的神经网络架构和选取有效性更强的优化目标,基于深度学习的图像超分辨率算法性能不断地提升。但由于现有算法的泛化性能较差,在处理真实场景下复杂且未知的退化问题时性能会急剧下降。针对以上问题,本文提出了一种空间可变退化的图像超分辨率网络。空间可变模糊核估计模块为超分辨率网络提供了一个像素级的空间可变模糊核估计,使网络不仅能处理不同图像之间退化情况不同的问题,也能解决同一幅图像内部不同区域退化情况不一致的问题。此外,为了充分利用模糊核估计模块所提供的退化信息,本文在网络的每一个残差块中加入了仿射变换层以调整网络中的特征参数,进而获得更高质量的重建图像。实验结果表明,本文算法在处理真实场景下复杂且未知的退化问题时性能表现优于经典SR算法。对图像的像素级空间可变模糊核估计赋予了网络强大的处理不同退化的能力,有效解决了真实场景中复杂且未知的退化问题。然而,显式的像素级模糊核估计在一定程度上增大了网络的复杂度。针对以上问题,本文采用无监督对比学习训练了一个编码器以学习图像的抽象退化表示,以抽象的特征作为网络识别不同退化情况的依据。为了充分利用该退化表示信息,在网络的每一个残差块中采用了自适应特征调整层以调整网络中的特征参数。实验结果表明,该算法在减小网络复杂度的同时,定量的PSNR指标在不同的测试集上相较于传统算法最高有9%的性能提升且主观的视觉表现也优于传统的SR算法。

关键词：超分辨率深度学习空间可变退化模糊核估计退化表示

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模糊图像的盲复原算法研究

模糊图像的盲复原算法研究

引用

作者：朱昰擎兰州大学

学位级别：硕士

因图像在成像过程中一般需经过采集、存储、传输等许多中间环节,再加上如设备质量、成像环境等因素的影响,致使获取的图像质量下降,也称为图像退化。退化的图像较为模糊、噪声点突出、分辨率不足、部分区域信息丢失,从而导致后续图像处... 详细信息

因图像在成像过程中一般需经过采集、存储、传输等许多中间环节,再加上如设备质量、成像环境等因素的影响,致使获取的图像质量下降,也称为图像退化。退化的图像较为模糊、噪声点突出、分辨率不足、部分区域信息丢失,从而导致后续图像处理中面临较多的障碍,图像复原技术即为针对上述问题的有效解决方法。图像复原按照相应退化模型中的点扩散函数(Point Spread Function,PSF)是否已知分为两种:一种是PSF已知的非盲复原,另一类是PSF未知的盲复原。由于盲复原的PSF以及清晰图像都是不明确的,均需要估计,因此模糊图像盲复原是一种病态逆问题。模糊图像盲复原一般需要完成两步工作,第一步是解决模糊核预测问题,第二步是按照预测到的模糊核,借助相应的解模糊手段对目标图像进行复原处理。本文重点围绕解模糊算法运算、模糊核预测、相关修正算法等,对模糊图像盲复原算法进行了较为深入的研究。针对经典迭代盲反卷积算法中较易出现解模糊以及收敛速度慢的问题,本文提出了相应的改进方法。首先使用双边滤波器对模糊图像进行预处理,其次通过信息熵算法计算图像的有限支持域,在该支持域中进行空间和频域的迭代替换,从而有效的解决了收敛性慢和解模糊问题。实验结果表明,相较于经典的迭代盲反卷积算法,改进算法恢复的图像峰值信噪比高,算法收敛快,恢复效果更好。重点研究了运动模糊图像的盲复原问题。针对运动模糊图像盲复原算法,重点分析模糊核估计和模糊核修正问题,提出引用滚动引导滤波器和运算梯度图,反复迭代修正估计模糊核,然后利用L-R算法和修正后的模糊核对图像进行复原的方法。由于本文方法引入了对饱和像素的处理模型,因此大量地减少了复原结果中由于亮度较高区域引起的振铃效应,复原图像的效果得到了较大程度的提升。

关键词：盲复原迭代盲反卷积解模糊信息熵有限支持域模糊核估计

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图像的运动模糊复原算法研究

图像的运动模糊复原算法研究

引用

作者：寇杰中国科学院研究生院(光电技术研究所)

学位级别：硕士

图像模糊复原一直是图像处理领域的热门研究课题,其具有广泛的应用前景。造成图像模糊的原因有很多,诸如大气湍流,相机离焦以及相机抖动等均会造成图像模糊,由于相机抖动或者物体相对运动造成的图像模糊就叫运动模糊。在日常生活中经常... 详细信息

图像模糊复原一直是图像处理领域的热门研究课题,其具有广泛的应用前景。造成图像模糊的原因有很多,诸如大气湍流,相机离焦以及相机抖动等均会造成图像模糊,由于相机抖动或者物体相对运动造成的图像模糊就叫运动模糊。在日常生活中经常遇到的相机去抖动模糊,视频监控还原和运动车牌识别都需要应用运动模糊复原技术。现阶段的运动模糊复原技术有很多发展方向,相关算法层出不穷,但主旨都在于消除模糊,同时提高图像清晰度和抑制振铃效应,保留更多细节。本文将运动模糊复原分为模糊核估计和清晰图像复原两个阶段,深入分析了图像去模糊的主要算法模型以及模糊核的估计方法,并对基于先验约束的正则化复原方法进行探究。本文从研究运动模糊模型开始,在以下方面做了相关工作:1)概述了图像运动去模糊的发展现状,分析了图像复原的难点问题。介绍了图像去模糊的主要算法模型和先验约束条件,同时详细论述了图像复原的质量评价准则。2)分析和实现匀速直线模型的模糊核估计,针对RL(Richardson-Lucy)复原算法中出现强的振铃效应,利用基于梯度衰减的方法有效地抑制了振铃效应。3)重点阐述基于边缘信息预测的图像模糊核快速估计算法,通过模糊核优化和修正策略,提高了模糊核估计的精度。并引入梯度的超拉普拉斯分布约束提高复原图像质量。4)在分析了基于图像梯度稀疏约束的四种算法后,应用分裂Bregman算法求解L1范数约束的复原算法提高复原图像质量。5)在分析了图像局部与非局部复原特性后,引入引导滤波算法,并结合快速高效的分裂Bregman方法,提出了联合图像局部与非局部信息结合引导滤波的复原算法。在运动模糊图像的盲复原中提升了复原效果,达到了去噪的目的,而且还保留了更多的细节信息。通过实验对本文的算法与原有的算法作对比,证明了本文提出的算法无论在振铃效应的抑制和模糊核估计方面,还是在图像约束复原中均得到很好的效果。

关键词：运动模糊复原模糊核估计引导滤波

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马铃薯分级系统中退化图像的复原研究

马铃薯分级系统中退化图像的复原研究

引用

作者：杨军宁夏大学

学位级别：硕士

近年来,基于机器视觉的应用迎来了前所未有的发展。本文中的马铃薯快速无损检测自动分级系统(以下简称马铃薯分级系统)就是机器视觉技术在农业自动化方面的一个重要应用。在马铃薯分级的采集图像过程中,相机与在滚轮上运动的马铃薯会产... 详细信息

近年来,基于机器视觉的应用迎来了前所未有的发展。本文中的马铃薯快速无损检测自动分级系统(以下简称马铃薯分级系统)就是机器视觉技术在农业自动化方面的一个重要应用。在马铃薯分级的采集图像过程中,相机与在滚轮上运动的马铃薯会产生相对运动,从而产生运动模糊,而且会引入噪声,因此分级之前必须用一定的方法改善退化图像的质量,从而提高分级的准确性和高效性。本文设计了一套实现马铃薯分级系统中退化图像的复原算法。主要研究的内容有:(1)图像的模糊判定。为了避免计算机对清晰图像处理而降低其质量从而浪费信息处理资源的问题,本文提出在对图像进行复原之前,先对图像运用计算其模糊评估参数(BIM值)的方法对图像进行模糊判别,确定该图像是否要进行去模糊操作,进而保证马铃薯分级系统的实时性以及高效性。(2)图像的预处理。马铃薯图像在采集和传输的过程中不可避免会产生噪声,因此本文在对马铃薯模糊图像进行去模糊之前,需要做一些预处理。通过比较,本文最终选择自适应的中值滤波和冲击滤波相结合的方法,去除噪声的同时增强了已被破坏的图像边缘和细节,为后续更准确的估计图像模糊核奠定了基础。(3)模糊核的估计。在对模糊图像进行复原之前,需要先估计出模糊核,然后应用相应的算法对图像进行复原。首先从空域和频域分别研究了模糊核估计的算法,最终选择了基于空域的最小方向微分法和微分自相关方法,分别估计图像的模糊角度和模糊尺度。实验结果表明,估计误差在0～4个单位值,在可允许范围之内。(4)复原图像。本文在对逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘法和RL算法研究的基础上,对传统的RL算法进行了改进,运用改进后的RL算法对模糊图像进行复原。在滚轮转速为70ft/min时,进行了马铃薯分级系统中实拍图像的复原实验,经过三种不同曝光时间下的模糊马铃薯图像的实验,证明了本文的整套算法具有一定的适用性和稳定性。(5)复原评价。在本文中,图像的评价穿插在上述过程的每一部分,对本文算法的复原效果提供了客观的评判标准。

关键词：马铃薯图像复原图像去噪模糊判定模糊核估计图像质量评价

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基于改进正交匹配追踪算法的超分辨率图像快速重建

基于改进正交匹配追踪算法的超分辨率图像快速重建

引用

作者：余晓飞浙江大学

学位级别：硕士

随着信息与通信技术的快速发展,人们不再满足于将文字和语音作为主体内容的单一通信方式,而是希望通过图像和视频的多媒体通信方式获得更生动直观的视觉体验。但在图像采集和传输过程中,由于主客观因素干扰,使得原始图像丢失了大量细节... 详细信息

随着信息与通信技术的快速发展,人们不再满足于将文字和语音作为主体内容的单一通信方式,而是希望通过图像和视频的多媒体通信方式获得更生动直观的视觉体验。但在图像采集和传输过程中,由于主客观因素干扰,使得原始图像丢失了大量细节特征,严重影响了通信的质量。超分辨率技术利用单帧或者多帧的低分辨率图像,通过相关重建算法,能精确恢复高分辨率图像。该技术能在保持现有成像系统的硬件配置不变的情况下进一步提升成像质量。而压缩感知理论是一种崭新的信号处理理论,该理论能以低于Nyquist采样率的频率采集信号,并精确重建原始信号。本文旨在利用压缩感知理论解决图像超分辨率相关问题,改善图像细节表现。本文对图像的超分辨率技术和压缩感知理论进行了系统的研究,详细分析了两种理论的相关概念、数学模型和应用场景,归纳总结了两种理论的国内外研究现状,描述了图像重建的质量评价方法。以此为理论基础,提出了压缩感知理论下的超分辨率重建技术。该重建方法将压缩感知的信号重建思想应用到超分辨率重建问题当中,通过图像重建和模糊核估计相互迭代求解的方式,获得模糊核的精确估计,实现了高分辨率图像的重建。此外,本文针对正交匹配追踪算法的原子索引策略进行研究,提出了改进的正交匹配追踪算法,该算法改变了每次迭代时的原子索引数量,有效提高了重建的效率。基于改进正交匹配追踪算法的超分辨率重建方法,不需要任何训练集,仅使用单帧图像即可完成重建工作。本文通过实验仿真测试,分别从客观和主观角度,验证了本文算法的可行性以及更优的图像重建质量。同时,对不同稀疏基条件下的重建算法性能做了对比和分析。

关键词：超分辨率压缩感知单帧图像重建正交匹配追踪模糊核估计快速原子索引

来源：评论

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基于退化先验与生成式神经网络的太赫兹图像超分辨率重建研究

基于退化先验与生成式神经网络的太赫兹图像超分辨率重建研究

引用

作者：颜家乐深圳大学

学位级别：硕士

近年来,得益于太赫兹(Terahertz,THz)波独特的强穿透性、低能量性和光谱指纹性,以及THz波辐射源和探测技术的快速发展,太赫兹成像技术在众多检测领域中展现出了巨大的应用潜力。然而,受THz波固有的长波长以及成像系统性能的影响,获取的... 详细信息

近年来,得益于太赫兹(Terahertz,THz)波独特的强穿透性、低能量性和光谱指纹性,以及THz波辐射源和探测技术的快速发展,太赫兹成像技术在众多检测领域中展现出了巨大的应用潜力。然而,受THz波固有的长波长以及成像系统性能的影响,获取的THz图像往往具有低空间分辨率、严重的模糊和噪声等降质特点,难以满足实际应用的图像质量要求。因此,本文研究将THz图像退化先验与基于深度学习的超分辨率图像重建算法相结合,有效改善了THz图像的质量。本文的主要研究内容概述为: (1)研究了一种基于复杂退化空间的THz图像超分辨率重建算法。首先,针对目前THz图像超分辨率算法采用的退化模型较简单,阻碍了THz图像重建质量提升的问题,本文研究了一种包含下采样、模糊和噪声因素的退化模型,并结合成像原理和实际成像情况对退化因素进行了分析与确定,所形成的复杂退化空间能为神经网络提供接近真实THz图像的模拟训练数据。然后,针对THz图像梯度质量和细节特征较弱的问题,改进设计了一种超分辨率深度生成对抗网络,在结构中引入了梯度先验和复杂基本单元块以提升特征提取能力,并配合复杂退化空间进行训练。在合成和真实THz图像上的重建实验表明,该方法有效改善了THz图像的模糊,消除了绝大部分噪声,重建出了相对真实的结构,在模糊或噪声较严重的THz图像上质量提升相对明显。 (2)研究了一种基于模糊核估计的THz图像超分辨率重建算法。为了正确地匹配THz图像所需的重建力度从而提升重建效果,采用了一种将图像退化信息作为输入的超分辨率神经网络。针对网络所需的THz模糊核难以确定的问题,改进了一种THz图像模糊核估计生成对抗网络,通过结合THz高斯模糊先验和流模型网络来获取较为准确的THz模糊核。实验结果表明,该方法进一步消除了THz图像的模糊、提高了清晰度和对比度,对成像频率较低的THz图像质量改善效果相对显著。

关键词：太赫兹图像超分辨率重建复杂退化空间模糊核估计生成对抗网络

来源：评论

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基于稀疏约束的图像盲复原方法研究

基于稀疏约束的图像盲复原方法研究

引用

作者：李霄西安电子科技大学

学位级别：硕士

成像系统硬件的改善总满足不了实际应用上对图像清晰度和高分辨率的需求。成像系统受到大气湍流、CCD欠采样、系统噪声、目标物体和相机之间的相对运动等因素的影响,超过成像系统截止频率的高频细节信息将会丢失,造成图像模糊。图像复... 详细信息

成像系统硬件的改善总满足不了实际应用上对图像清晰度和高分辨率的需求。成像系统受到大气湍流、CCD欠采样、系统噪声、目标物体和相机之间的相对运动等因素的影响,超过成像系统截止频率的高频细节信息将会丢失,造成图像模糊。图像复原方法可以有效地去除模糊。目前,图像复原在对深空探测、军事侦察、公共安全等方面已经有了相当广泛的应用。从数学的角度讲,根据观测到的模糊图像复原清晰图像是不适定性问题,如何从不完整的模糊图像中复原出真实场景,不仅需要复原技术同时还需要图像质量评价方法,因为图像质量评价能够为图像去模糊的效果提供评价的方法和指标,可以客观的评价出复原算法的好坏,从而促进对复原算法的改进。本文主要从图像盲去模糊和质量评价两个方面展开工作。(1)在图像盲去模糊方面:本文应用了基于稀疏约束的盲图像复原方法。该方法主要包括两部分:一是基于范数比值约束的多尺度模糊核估计方法;二是基于改进的超拉普拉斯图像复原方法。具体步骤为:首先对模糊图像进行多尺度分解,并且对每层上的图像应用双边滤波器和冲击滤波器对其进行滤波,达到抑制噪声和强化边缘的目的;然后用范数比值1 2l l先验信息作为估计清晰图像的正则约束项来交替迭代模糊核和清晰图像,直到得到相对精确的模糊核估计值;最后采用含有超拉普拉斯先验的正则约束项来复原清晰的原始图像。为了能够降低复原图像中的振铃效应,本文在复原清晰图像之前首先利用估计出来的模糊核对图像进行卷积处理得到模糊图像,然后对边缘区域和中心区域分别采用不同的加权值进行加权。针对手动输入模糊核大小的准确性差问题,提出了自适应模糊核尺寸的选择准则。(2)在图像质量评价方面:通常情况下,引起图像降质的主要因素有噪声和模糊等,对这些造成图像降质的因素进行评价,有利于选取适当的复原方法来消除相应的失真。针对图像中的噪声和模糊,本文主要提出了基于局部相位一致性的无参考质量评价方法。在评价噪声时,具体步骤为:先计算噪声图像的局部相位一致性图,对算法的参数进行修改并求其边缘,再对边缘进行膨胀并且在局部相位一致性图中去除掉原图中的边缘部分,用剩下噪声信息和少量的“残差”信息的局部相位一致性图来计算图像噪声大小。在评价模糊度时,只需要计算图像的局部相位一致性值以及相应的加权因子,然后代入模糊度评价式中,计算模糊度评价值。实验证明,本文提出的方法能够对图像质量进行客观的评价,并且评价结果和主观评价结果相符合。对于任何图像系统而言,高质量的输入图像是系统取得良好结果的必要条件,这更加强调了图像复原质量评价的主要性,本文就是在这两个基本方面做了一些总结和探索。各章实验表明了本文所做工作的有效性。

关键词：盲复原范数比值先验模糊核估计局部相位一致性

来源：评论

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基于生成式模型的真实图像超分重建方法研究

基于生成式模型的真实图像超分重建方法研究

引用

作者：章鼎厦门大学

学位级别：硕士

单张图像超分辨率重建旨在从低分辨率图像中,恢复自然且清晰的高分辨率图像,并且要求在增加图像像素点数量的同时,提升图像清晰度。图像超分辨率在感知效果与客观指标上都取得了巨大进步,然而,现有的大部分图像超分方法都是基于合成数... 详细信息

单张图像超分辨率重建旨在从低分辨率图像中,恢复自然且清晰的高分辨率图像,并且要求在增加图像像素点数量的同时,提升图像清晰度。图像超分辨率在感知效果与客观指标上都取得了巨大进步,然而,现有的大部分图像超分方法都是基于合成数据集进行训练,合成数据集通常是对高清图像进行双三次下采样得到的。由于真实低分的形成过程复杂,往往涉及多种降质因素,通过合成数据集训练得到的模型,在实际应用中效果并不理想。为此,针对真实图像的超分辨率重建,围绕以下关键问题开展研究:如何解决多种降质因素造成的图像低分辨问题;如何提高在合成数据集建立的超分模型在真实图像上的泛化性问题;如何减少超分模型对数据集的依赖性问题。本文主要贡献如下: 第一,提出了一种级联的降质感知超分辨率方法。针对真实场景中多种降质因素造成的低分辨率图像问题,本文提出级联的降质感知超分辨率方法。根据真实降质包含噪声、模糊核、JPEG压缩等多种因素,将图像恢复划分为噪声估计、模糊核估计和图像超分重建三个子任务,为了更好地消除多种降质因素对超分的不利影响,通过叠加噪声估计、模糊核估计和核感知超分辨率网络,对图像噪声与模糊核进行估计,然后通过核感知模块将核估计结果与低分辨率图像融合以协助超分重建。为了避免多阶段任务产生次优结果,采用级联方式训练三个子网络。在多个数据集上的实验结果表明,该方法对于重建多种降质因素造成低分辨率图像是有效的。第二,提出了一种生成式降质模拟超分重建方法。针对真实图像测试样本与训练样本降质差异的问题,本文提出一种生成式的方法,通过对真实图像进行降质模拟,自适应地生成含有真实噪声和模糊的低分辨率图像,丰富训练样本,从而增强现有有监督模型在真实图像上的泛化性。为了解决有监督模型重建效果过于平滑的问题,提出了一个频率注意力机制增强图像高频信息的提取,并且采用梯度注意力损失代替传统像素级损失,使超分重建更关注丰富纹理区域,实现更好的视觉恢复效果。实验表明,该方法对于真实图像有良好超分效果。第三,提出了一种基于半监督学习的真实图像超分辨率方法。针对真实图像标注数据获取难和数量少的问题,本文提出一种半监督学习方法。受循环生成器的启发,其具有实现两个域转换的生成对抗结构。由此设计了双分支生成网络结构:成对分支学习有标签真实图像映射,不成对分支增强网络对真实图像降质的泛化性。该结构实现降低成对数据的使用,并具有较好的视觉恢复效果与感知指标。在真实数据集上的实验结果表明,该方法可以减少一半以上的成对数据使用量。

关键词：多种降质因素模糊核估计降质模拟半监督学习

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