导读:本文包含了模糊图像复原论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模糊,图像,正则,函数,卷积,模型,无人机。
模糊图像复原论文文献综述
胡绍海,王敏茜[1]（2019）在《基于区域检测分割的运动模糊图像复原》一文中研究指出空间变化的运动模糊图像复原是当今图像处理领域的热点问题之一,而运动模糊区域检测更是其中的重点和难点.针对以往运动模糊区域检测算法的精确度较低的问题,提出基于检测分割的单帧运动模糊图像盲复原算法.结合多尺度感知和闭合型图分割,实现两步模糊区域检测.将检测到的模糊区域外延后进行复原,再将其去除外延部分并与清晰区域拼接,得到最终的复原结果.实验结果表明:本文算法不但显着提高了模糊区域检测精度,也有效提高了图像复原质量.同时,具有一定的普遍性,可以适用于自然场景下的多种空间变化的运动模糊图像.(本文来源于《北京交通大学学报》期刊2019年05期）
周国栋[2]（2019）在《一种用于运动模糊图像复原的快速参数预测方法》一文中研究指出Radon变换是运动模糊图像参数预测普遍使用的方法,但在较大的噪声干扰下,其预测精度差强人意。本文提出用局部方差模糊算法对频率图进行准确预模糊化,并给出了相关参数的经验公式;再利用形态学方法对模糊图像进行处理,并给出模板大小的计算方法,从而提高了运动方向测算的准确性;研究发现,当角度确定,运动距离和模糊图像的均方差值之间存在一一对应的函数关系,通过实验描述出叁者之间的关系曲面,并成功拟合出多项式函数表达式。至此,两个运动模糊参数得到准确预测。最后,分别对标准图像、实际图像,以及有噪声干扰和无噪声干扰情况下,使用不同方法进行了复原实验,对比验证了本方法的准确性、抗干扰性和快速性。(本文来源于《佳木斯大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
李亚成[3]（2019）在《高斯模糊图像复原与匹配算法研究》一文中研究指出图像匹配定位技术在视觉导航系统中有着重要的应用,主要研究实时图像在参考图像中的精确位置的问题,其中实时图和参考图是在同一场景不同条件下拍摄的。但实际场景中,受复杂成像环境影响(如高斯模糊),获得的图像不可避免的存在退化问题,给匹配定位的精度造成了极大影响。而现有技术大都假设成像环境理想,因此,研究更为高效的模糊图像的匹配定位技术以提升匹配定位精度,具有极为重要的意义。本文以高斯模糊图像匹配定位算法为研究对象,提出从模糊图像复原和图像匹配定位两方面入手,探索复原和匹配定位的关系,提出了两种先复原后匹配定位的两阶段法和一种复原匹配一体化方法。针对模糊图像导致匹配定位精度下降的问题,首先提出利用深度生成对抗网络盲复原高斯模糊图像的匹配定位两阶段法。该方法中,利用深度学习方法,参考多尺度去运动模糊网络搭建单尺度深度生成对抗网络用于盲复原高斯模糊图像,再利用稀疏表达方法进行匹配定位。该方法针对这两个任务虽然都取得了很好的结果,但是针对重复结构多的复杂场景,复原图像质量要求更高。因此,进一步地,引入模糊图像的边缘图,提出利用边缘先验盲复原高斯模糊图像的匹配定位两阶段法。将模糊图像边缘图与模糊图、模糊图对应的清晰图一起训练,基于单尺度深度生成对抗网络搭建了基于边缘先验的多尺度网络。图像复原质量和匹配定位精度有明显提升。两阶段方案中复原和匹配任务单独依次进行,没有实现多任务一体化输出,同时定位的结果在复原过程中没有发挥作用。针对这些问题,本论文提出基于距离加权稀疏表达的图像复原与匹配一体化方法。将定位结果作为先验信息来促进复原图像质量的提升,同时高质量的复原图像能进一步促进定位精度提升,两者相互迭代促进。通过提出距离约束算子约束稀疏表达提升定位精度,通过粗到细的策略同时获得高效定位速度和高精度的定位结果。基于本方法,实现了模糊图像复原和匹配定位的多任务一体化输出。基于以上研究,提出的叁种模糊图像匹配定位技术,鲁棒性强,在实现高精度的匹配定位结果的同时,对实时图像进行了有效复原,具有重要的实用意义。(本文来源于《华中科技大学》期刊2019-05-21）
徐梅,张显强[4]（2019）在《几种处理模糊图像复原技术的方法》一文中研究指出近年来,随着人工智能和大数据技术的协同推进发展,图像复原技术作为信息技术与众多领域深度交叉融合的标志性技术,已涉足各领域并得到广泛的应用,促进了图像复原技术的快速发展。而小波阈值去噪声法、维纳滤波复原法、正则化复原法以及图像去雾算法正是图像处理领域使用最广泛的四种算法,文章针对模糊图像的复原方法原理进行概述,对图像去噪、图像复原、图像增强、图像融合等算法进行对比分析,为复原技术的发展提供参考。(本文来源于《智能城市》期刊2019年09期）
刘桂雄,王博帝,黄坚,吴俊芳[5]（2019）在《运动模糊图像复原技术研究进展与展望》一文中研究指出成像过程由于相对运动,镜头离焦等原因会造成图像退化,获取准确信息需要进行复原。介绍主流运动模糊图像复原技术研究进展,包括直线和复杂运动核估算技术、能量泛函和深度学习逆卷积建模技术等,阐述各技术主要数学方法、机理、性能特点,最后指出当前运动模糊图像复原技术的不足,并对未来研究进行展望。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年04期）
刘艳梅,王秋实[6]（2019）在《基于改进L_0正则化的模糊农田图像复原》一文中研究指出由于机械抖动及路面不平等原因,致使自走农机采集到的图片会出现模糊的现象。提出了一种基于L0稀疏先验的改进正则化模糊图像盲复原算法,解决自走农机采集到图像出现模糊的问题。根据模糊图像的梯度分布要比清晰图像稠密,为图像复原模型添加梯度先验约束,建立了新的优化模型。针对正则化过程中模型的保真项无法求解最小化值,采用ADMM的优化方法进行求解。最后,采用快速傅里叶变换在频域中对模糊核及清晰图像进行交替迭代运算得到复原图像。(本文来源于《沈阳航空航天大学学报》期刊2019年02期）
廖秋香,卢在盛,彭金虎[7]（2019）在《运动模糊图像PSF参数估计与图像复原研究》一文中研究指出运动模糊图像复原对于改善图像质量有重要的理论意义和现实意义。在研究运动模糊图像复原中,对点扩散函数(PSF)的估计是关键点也是难点。本文利用Radon变换原理来求解点扩散函数PSF中的运动模糊方向,并提出了消除十字亮线引起的干扰的新方法。利用运动模糊图像频谱上的中心暗条纹间距来计算运动模糊尺度。基于估计的PSF参数采用维纳滤波算法来恢复运动模糊图像。实验结果表明,运动模糊参数估计精确,运动模糊方向控制在1°以下,运动模糊尺度控制在1个像素以内。同时采用维纳滤波算法来恢复运动模糊图像,效果优异,可获得细节清晰的图像。(本文来源于《高技术通讯》期刊2019年04期）
李喆,李建增[8]（2019）在《小型无人机模糊图像复原问题分析》一文中研究指出首先结合实际背景,从全链路的角度研究小型无人机图像的成像过程,建立成像链路模型,然后分析影响图像成像质量的各种退化因素,归纳出运动、离焦、大气散射3种典型的模糊退化类型,并分别建立模型;最后结合工程背景,提出一种实用小型无人机典型模糊图像复原策略。(本文来源于《兵器装备工程学报》期刊2019年03期）
金燕,万宇[9]（2019）在《空间变化模糊的图像复原算法》一文中研究指出传统的空间不变的模糊图像复原算法无法对空间变化图像取得良好的复原效果,空间变化的图像复原算法能够较好地复原图像,增强复原图像的可读性。新算法使用奇异值分解法将模糊核分解为基滤波器和系数滤波器的线性组合,提出一种总变分和小波框架双正则化模型。并使用ADMM算法将原问题分解为易于求解的子问题进行独立求解,使得算法能快速迭代收敛,在迭代过程中完成图像的复原与优化。实验结果表明:对于空间变化的模糊图像,提出的新算法能够较好地去模糊,取得较高的峰值信噪比和结构相似度,在主观评价上也具有良好的视觉效果。(本文来源于《浙江工业大学学报》期刊2019年02期）
王新春,王隆隆,莫波,刘福祥,亓贺[10]（2019）在《基于自适应梯度先验的旋转模糊图像复原算法》一文中研究指出弹载红外成像系统随弹体作高速旋转运动时,在曝光时间内获取的图像存在严重旋转模糊问题,给后续的目标识别与图像跟踪造成极大困扰。针对此问题,提出了一种基于自适应梯度先验的旋转模糊图像复原算法。该算法通过使用自适应梯度先验的正则化项,对从图像中沿旋转模糊路径提取的一维向量在频域内进行反卷积运算。同时针对使用Bresenham算法提取像素方法产生的空穴点问题,设计了一种查表决策的自适应中值滤波算法。仿真实验结果表明,相对于改进的维纳滤波、约束最小二乘滤波、梯度加载滤波,该算法能有效地适应低信噪比干扰环境,具有较强的噪声抑制和削弱振铃效应的能力。(本文来源于《兵工学报》期刊2019年03期）
模糊图像复原论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
Radon变换是运动模糊图像参数预测普遍使用的方法,但在较大的噪声干扰下,其预测精度差强人意。本文提出用局部方差模糊算法对频率图进行准确预模糊化,并给出了相关参数的经验公式;再利用形态学方法对模糊图像进行处理,并给出模板大小的计算方法,从而提高了运动方向测算的准确性;研究发现,当角度确定,运动距离和模糊图像的均方差值之间存在一一对应的函数关系,通过实验描述出叁者之间的关系曲面,并成功拟合出多项式函数表达式。至此,两个运动模糊参数得到准确预测。最后,分别对标准图像、实际图像,以及有噪声干扰和无噪声干扰情况下,使用不同方法进行了复原实验,对比验证了本方法的准确性、抗干扰性和快速性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
模糊图像复原论文参考文献
[1].胡绍海,王敏茜.基于区域检测分割的运动模糊图像复原[J].北京交通大学学报.2019
[2].周国栋.一种用于运动模糊图像复原的快速参数预测方法[J].佳木斯大学学报(自然科学版).2019
[3].李亚成.高斯模糊图像复原与匹配算法研究[D].华中科技大学.2019
[4].徐梅,张显强.几种处理模糊图像复原技术的方法[J].智能城市.2019
[5].刘桂雄,王博帝,黄坚,吴俊芳.运动模糊图像复原技术研究进展与展望[J].激光杂志.2019
[6].刘艳梅,王秋实.基于改进L_0正则化的模糊农田图像复原[J].沈阳航空航天大学学报.2019
[7].廖秋香,卢在盛,彭金虎.运动模糊图像PSF参数估计与图像复原研究[J].高技术通讯.2019
[8].李喆,李建增.小型无人机模糊图像复原问题分析[J].兵器装备工程学报.2019
[9].金燕,万宇.空间变化模糊的图像复原算法[J].浙江工业大学学报.2019
[10].王新春,王隆隆,莫波,刘福祥,亓贺.基于自适应梯度先验的旋转模糊图像复原算法[J].兵工学报.2019
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