１１５２中国图象图形学报第９卷
［ｃ］，Ｌｅｕｖｅｎ．Ｂｅｌｇｉｕｍ，２００２．
５７ＳｈｉｎｊｉＵｍｅｙａｍａ．ＢｌｉｎｄＤｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆＩｍａｇｅｓｕｓｉｎｇＧａｂｏｒ
ＦｉｌｔｅｒｓａｎｄＩｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ
ＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ［Ａ］．Ｉｎ：４抽ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＩｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ
ａｎｄＢｌｉｎｄ
ＳｉｇｎａｌＳｅｐａｒａｔｉｏｎ［Ｃ］，Ｎａｒａ，Ｊａｐａｎ，２００３：３１９～３２４．
５８ＨａｒｏｌｄＳｚｕ，ＩｖｉｃａＫｏｐｒｉｖａ．Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｎｏｉｓｙｉｍａｇｅ
ｓｕｐｅｒ—ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ［Ｊ］．ＯｐｔｉｃｓＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２００１，１９８（１—３）：７１～８１．
５９ＺｈａｎｇＢｉｎｇ，ＳｈｉｒａｚｉＭｅｈｄｉＮ，ＮｏｄａＨｉｄｅｋｉ．Ｂｌｉｎｄｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｏｆｄｅｇｒａｄｅｄｂｉｎａｒｙｍａｒｋｏｖｒａｎｄｏｍｆｉｅｌｄｉｍａｇｅｓ［Ｊ］．ＧｒａｐｈｉｃａｌＭｏｄｅｌｓａｎｄＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，１９９６，５８（１）：９０～９８．
６０ＪｏｒｄｉＳ０１６．ＡｎｉｓｓｅＴａｌｅｂ。ＣｈｒｉｓｔｉａｎＪｕｔｔｅｎ．ＰａｒａｍｅｔｒｉｃＡｐｐｒｏａｃｈｔｏＢｌｉｎｄＤｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆＮｏｎｌｉｎｅａｒＣｈａｎｎｅｌｓ［Ａ］．Ｉｎ：ＥＳＡＮＮ’２０００一ＥｕｒｏｐｅａｎＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ３，Ｂｒｕｇｅｓ，Ｂｅｌｇｉｕｍ，２０００：２６～２８．
６１ＨａｒｉｔｏｐｏｕｌｏｓＭｉｃｈｅｌ，ＹｉｎＨｕｊｕｎ，ＡｌｌｉｎｓｏｎＭ．Ｉｍａｇｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｕｓｉｎｇｓｅｌｆ—－ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇｍａｐ－?ｂａｓｅｄｎｏｎｌｉｎｅａｒｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ１．ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ。２００２，１５（８—９）：１０８５～１０９８．
６２ＬｕｎＤａｎｉｅｌＰ
Ｋ，Ｈｓｕｎｇ
ＴＣ，ＳｈｅｎＴＷ．ＯｒｔｈｏｇｏｎａｌｄｉｓｃｒｅｔｅｐｅｒｉｏｄｉｃＲａｄｏｎｔｒａｎｓｆｏｒｍ．ＰａｒｔＩ：Ｔｈｅｏｒｙａｎｄｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２００３，８３（５）：９４１～９５５，６３ＬｕｎＤａｎｉｅｌＰ
Ｋ?ＨｓｕｎｇＴＣ，ＳｈｅｎＴＷ．ＯｒｔｈｏｇｏｎａｌｄｉｓｃｒｅｔｅｐｅｒｉｏｄｉｃＲａｄｏｎｔｒａｎｓｆｏｒｍ．ＰａｒｔⅡ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２００３，８３（５）：９５７～９７１．
６４Ｋｒｅｌｌ
Ｇｅｒａｌｄ，ＨｅｒｚｏｇＡｎｄｒｅａｓ，ＭｉｃｈａｅｌｉｓＢｅｒｎｄ．Ａｎａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｒｖｏｕｓｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｒｅａｌ—ｔｉｍｅｉｍａｇｅｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ［Ａ］．Ｉｎ：ＩＥＥＥＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＥＣ］，Ｂｒｕｓｓｅｌｓ，Ｂｅｌｇｉｕｍ，１９９６．
张航１９６６年生，副教授，２００１年
于中南大学获硕士学位，现为中南大学信
息科学与工程学院博士研究生。研究领域
包括图像处理、过程控制、机器人控制以及
智能控制等。
Ｅ—ｍａｉｌ：Ｚｈａｎ９２２＠ｍａｉｌ．ＣＳＵ．ｅｄｕ．ｃｎ
罗大庸１９４４年生，教授，博士生导
师。主要研究领域为图像处理、控制理论及
应用等，在国内外刊物和国际学术会议上
发表了论文６０多篇，出版教材和著作３
部。
图像盲复原算法研究现状及其展望
作者：张航， 罗大庸
作者单位：中南大学信息科学与工程学院,长沙,410075
刊名：
中国图象图形学报
英文刊名：JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS
年，卷(期)：2004,9(10)
被引用次数：36次
参考文献(64条)
1.Michel Jean;Peix Gilles On-line x-ray focal spot assessment based on deconvolution usingstandard image devices[外文期刊] 2003(05)
2.Giannakis Georgios B;Heath Robert W Blind identification of multichannel FIR blurs and perfect image restoration[外文期刊] 2000(11)
3.Pai Hung-Ta;Bovik Alan C Multichannel Blind Image Restoration 1997(08)
4.Kurdur D;Hatzinakos D Blind image deconvolution revisited 1996(06)
5.Giannakis G B;Halford S Blind fractionally-spaced equalization of noisy FIR channels:Adaptive and optimal solutions 1995
6.Slock D T M;Papadias C B Further results on blind identification and equalization of multiple FIR channels[外文会议] 1995
7.Xu G;Liu H;Tong L A least-squares approach to blind channel identification[外文期刊] 1995(12)
8.Ayers G R;Dainty J C Iterative blind deconvolution method and its applications 1988(07)
9.Nhat Nguyen;Peyman Milanfar Efficient generalized crossvalidation with application to parametic image restoration and resolution enhancement 2001(09)
10.Nishi K;Ando S Blind superresolving image recovery from blur-invariant edges[外文会议] 1994
11.于亦凡;陈维真;黄海龙图像传输方法测量海水的点扩展函数[期刊论文]-光学学报 2000(12)
12.Fabian R;Malah D Robust identification of motion and out-offocus blur parameters from blurred and noisy images[外文期刊] 1991(05)
13.Krell Gerald;Herzogreas;Michaelis Bernd An artificial nervous network for real-time image restoration[外文会议] 1996
14.Lun Daniel P K;Hsung T C;Shen T W Orthogonal discrete periodic Radon transform. Part Ⅱ: applications[外文期刊] 2003(05)
15.Lun Daniel P K;Hsung T C;Shen T W Orthogonal discrete periodic Radon transform. Part Ⅰ: Theory and realization[外文期刊] 2003(05)
16.Haritopoulos Michel;Yin Hujun;Allinson M Image denoising using self-organizing map-based nonlinear independent component analysis[外文期刊] 2002(8-9)
17.Jordi Sole;Anisse Taleb;Christian Jutten Parametric Approach to Blind Deconvolution of Nonlinear Channels 2000
18.Kurdur D;Hatzinakos D Blind image deconvolution[外文期刊] 1996(03)
19.Skoglund Ulf;Ofverstedt;Lars-Goran;Burnett. Roger M. Bricogne,Maximum-Entropy Three-Dimensional Reconstruction:A Test Application with Adenovirus 1996(03)
20.Zhang Bing;Shirazi Mehdi N;Noda Hideki Blind restoration of degraded binary markov random field images 1996(01)
21.Harold Szu;Ivica Kopriva Artificial neural networks for noisy image super-resolution[外文期刊] 2001(1-3)
22.Shinji Umeyama Blind Deconvolution of Images using Gabor Filters and Independent Component Analysis 2003
23.Rooms F;Ronsse M;Pizurica A PSF estimation with application in autofocus and image restoration 2002
24.Johnson Eric G;Abusshagur Mustafa A G Image deconvolution using a micro genetic algorithm[外文期刊] 1997(1-3)
25.王磊;戚飞虎;莫玉龙精确复原退化图像的连续Hopfield网络研究 1997(12)
26.Gu Xiaodong;Wang Haiming;Yu Daoheng Binary image restoration using pulse coupled neural network 2001
27.Angel E S;Jain K K Restoration of imagesdegraded by spatially varying point spread functions by a conjugate gradient method 1978(14)
28.Tekalp A M;Kaufman H;Woods J W Model-based segmentation and space-variant restorationof blurred images by decision-directed filtering[外文期刊] 1988(01)
29.Harikumar G;Bresler Y Blind restoration of images blurred by multiple filters:Theory and
efficient algorithms 1999(02)
30.Harikumar G;Bresler Y Exact image deconvolution from multiple FIR blurs[外文期刊] 1999(06)
31.Miura N;Baba N Extended-object recons-truction with sequential use of the iterative blind deconvolution method 1992(01)
32.Schulz T J Multiframe blind deconvolution of astronomical image 1993(1-3)
33.余昕;杨绿溪;邹采荣基于确定性约束和局部空间自适应正则化的图像盲复原算法[期刊论文]-数据采集与处理2002(02)
34.薛梅;邹采荣;杨娟一种空间自适应正则化图像盲复原算法[期刊论文]-中国图象图形学报 2002(04)
35.刘琚;何振亚利用SVD对带噪声的模糊图像进行盲复原[期刊论文]-数据采集与处理 2002(01)
36.屈志毅;沃焱;任志宏基于交替迭代和神经网络的盲目图像恢复[期刊论文]-计算机学报 2000(04)
37.Fiori S Blind intrinsically stable 2-pole IIR filtering[外文期刊] 2002(23)
38.Kundur D;Hatzinkos D A novel blind deconvolution scheme for image restoration using recursive filtering[外文期刊] 1998(02)
39.Kundur D;Hatzinkos D On the use of lyapunov criteria to analyze the convergence of blind deconvolution algorithms[外文期刊] 1998(11)
40.Kurdur D;Hatzinakos D Blind image restoration via recursive filtering using deterministic constraints[外文会议] 1996
41.Chan Tony F;Wong Chiu-Kwong Convergence of the alternating minimization algorithm for blind deconvolution[外文期刊] 2000(1-3)
43.Krishnamurthi V;Liu Y H;Bhattacharyya S Blind deconvolution of fluorescence micrographs by maximumlikelihood estimation 1995(29)
44.Muller J P Digital Image Processing in Remote Sensing 1988
https://www.doczj.com/doc/b45818496.html,gendijk R L;Tekalp A M;Biemond J Maximium likelihood image and blur identification:a unifying approach 1990(05)
https://www.doczj.com/doc/b45818496.html,w N F;Lane R G Blind deconvolution using least squares minimisation[外文期刊] 1996(4-6)
47.Anarirn Ernin;Ucar Hakan;Istefanopulos Identification of image and blue parameters in frequency domain using the EM algorithm[外文期刊] 1996(01)
48.JAIN A K Advances in mathematical models forimage processing[外文期刊] 1981(05)
49.Qidwai;Uand Chen C-H Blind Image Restor-ation for Ultrasonic C-Scan Using Constrained 2D-HOS[外文会议] 2001
50.Choand C M;Don H S Blur identification and image restoration using a multilayer neural network[外文会议] 1991
51.Reeves S;Mersereau R Blur identification by the method of generalized cross-validation[外文期刊] 1992(03)
https://www.doczj.com/doc/b45818496.html,gendijk R L;Tekalp A M;Biemond J Maximum likelihood image and blur identification:A unifying approach[外文期刊] 1990(05)
53.Telalp A M;Kaufman H On statistical identification of a class of linear space-invariant blurs using non-minimum-phase ARMA models[外文期刊] 1988(08)
54.Sonka Milan;Hlavac Vaclav;Boyle Roger Image Processing,Analysis, and Machine Vision the second edition 2002
55.Cannon T M Blind deconvolution of Spatially Invariant Blurs with Phase 1986
56.Rajagopalan A N;Chaudhuri S MRF model-based identification of shift-variant point spread function for a class of imaging systems[外文期刊] 1999(03)
57.Guo Y P;Lee H P;Teo C L Blind restoration of images degraded by space-variant blurs using
iterative algorithms for both blur identification andimage restoration[外文期刊] 1997(05)
58.You Y L;Kaveh M A regularization approach to blind restoration of images degraded by shift-variant blurs[外文会议] 1995
59.Eland Michael;Feuer Arie Restoration of a single superresolution image from several blurred,noisy and undersampled measured images[外文期刊] 1997(12)
60.Vrhel Michael J;Unser Michael Multichannel restoration with limited a priori information[外文期刊] 1999(04)
61.Hendekli Mehmet C;Aysin Ertüzün Design a multichannel twodimensional delda-domain lattice filter for noise removal 2001(07)
62.Gazzah Houcem;Regalia Phillip A;Delmas Jean-Pierre A blind multi-channel identification algorithm robust to order overestimation 2002(06)
63.Kang Moon Gi;Katsaggelos K Simultaneous multichannel image restoration and estimation of the
64.Starck J L;Pantin E Deconvolution in Astronomy:A Review 2002(800)
引证文献(36条)
1.曲振峰.李小光数字图像去噪盲复原算法改进研究[期刊论文]-湖南工程学院学报（自然科学版） 2011(1)
2.马少贤.江成顺基于四阶偏微分方程的盲图像恢复模型[期刊论文]-中国图象图形学报A 2010(1)
3.马田.籍芳水下数字图像盲复原算法研究[期刊论文]-现代电子技术 2010(2)
4.谢颂华.陈黎.聂晖基于联合插值-恢复的超分辨率图像盲复原[期刊论文]-计算机应用 2010(2)
5.曲振峰基于NAS-RIF的图像盲复原算法的改进[期刊论文]-郑州轻工业学院学报(自然科学版) 2010(3)
6.郭永彩.郭瑞瑞.高潮运动模糊图像点扩展函数的参数鉴别[期刊论文]-仪器仪表学报 2010(5)
7.邓莉.李欧迅.杨元妍基于遗传算法和模糊控制的图像盲复原方法[期刊论文]-山东理工大学学报（自然科学版） 2010(3)
8.邹文洁一种新的基于倒谱法和Richardson-Lucy算法的运动图像盲复原方法[期刊论文]-南华大学学报（自然科学版） 2010(2)
9.曲振峰一种改进的NAS-RIF图像盲复原算法[期刊论文]-洛阳理工学院学报（自然科学版） 2010(2)
10.程鸿.章权兵.韦穗基于整体变分的相位恢复[期刊论文]-中国图象图形学报A 2010(10)
11.穆晓芳.赵月爱.张朝霞.邓红霞一种改进的NAS-RIF图像盲复原算法[期刊论文]-太原师范学院学报（自然科学版） 2009(1)
12.李青峰.胡访宇利用BP神经网络实现监控图像盲复原[期刊论文]-计算机仿真 2009(5)
13.白向军.彭国华.陈晓复合的图像盲复原算法[期刊论文]-计算机工程与应用 2009(3)
14.郭永彩.高潮.王婀娜基于小波变换和非负支撑域递归逆滤波算法的盲目图像复原[期刊论文]-光学学报
2009(11)
15.江玲玲.冯象初.殷海青基于Besov空间的图像盲复原算法[期刊论文]-数据采集与处理 2008(6)
16.鲁晓磊.黄本雄.王芙蓉一种基于关联向量回归的盲图像复原[期刊论文]-广西师范大学学报(自然科学版) 2008(3)
17.郭永彩.王婀娜.高潮空间自适应和正则化技术的盲图像复原[期刊论文]-光学精密工程 2008(11)
18.李小牛.周鸣争.修宇.黄伟一种改进的NAS-RIF图像盲复原算法[期刊论文]-计算机技术与发展 2008(8)
19.杨浩.高建坡.吴镇扬基于双正则化的图像超分辨率盲重建[期刊论文]-中国图象图形学报 2007(12)
20.应骏.袁豪磊.李莉手机文字识别中的暗角修正技术[期刊论文]-中国图象图形学报 2007(10)
21.骞森.朱剑英图像的退化不变量研究[期刊论文]-传感器与微系统 2007(12)
22.李小牛.周鸣争.黄伟基于多小波去噪的NAS-RIF图像盲复原算法[期刊论文]-安徽工程科技学院学报（自然科学版） 2007(4)
23.唐伟奇.张航.彭自然.喻昕基于双粒子群优化算法的图像盲复原[期刊论文]-计算机工程与科学 2007(8)
24.唐伟奇.张航.彭自然.喻昕基于双粒子群优化算法的图像盲复原[期刊论文]-计算机工程与科学 2007(8)
25.骞森.朱剑英运动模糊不变量研究[期刊论文]-光电工程 2007(11)
26.强俊.楚宁.周鸣争.汪军基于NAS-RIF算法和神经网络的图像盲复原[期刊论文]-计算机技术与发展 2007(6)
27.吴骅.胡超.韦穗基于整体变分正则的图像盲恢复研究[期刊论文]-计算机技术与发展 2007(3)
28.徐宗琦.高璐一种盲复原图像振铃效应的后处理与质量评价方法[期刊论文]-计算机应用 2007(4)
29.彭自然.罗大庸.张航一种基于粒子群优化算法的图像盲复原方法[期刊论文]-计算技术与自动化 2007(2)
30.彭自然.罗大庸.张航一种基于粒子群优化算法的图像盲复原方法[期刊论文]-计算技术与自动化 2007(2)
31.张正贤正则超分辨率图像复原算法研究[学位论文]硕士 2006
32.王艳盲目图像复原方法研究[学位论文]硕士 2006
33.张航.罗大庸一种改进的全变差盲图像复原方法[期刊论文]-电子学报 2005(7)
34.苗晴图像复原中正则化方法的研究及应用[学位论文]硕士 2005
35.段立晶基于先验信息的图像恢复算法研究[学位论文]硕士 2005
36.单晓明数字图像的盲复原研究[学位论文]硕士 2005
本文链接：https://www.doczj.com/doc/b45818496.html,/Periodical_zgtxtxxb-a200410001.aspx
盲目图像复原算法研究背景意义现状及趋势 1图像复原算法的研究意义和背景 (1) 2盲目图像复原方法研究现状 (2) 3盲目图像复原方法发展趋势 (3) 1图像复原算法的研究意义和背景 数字图像处理这门学科的形成也是和社会生产力发展的需要分不开的。早期的图像处理是由于通讯方面的要求而发展起来的，这就是本世纪20年代传真技术的发明和发展。其后，由于宇宙探索方面的要求，需要处理大量在宇宙探测器上拍摄下来的不清楚的其他天体(如月球、火星等)以及地球本身的照片，这些需求大大的促进了数字图像处理技术的发展。到现在，图像处理技术的发展，己经远远突破了这两个领域，被广泛地应用到科学研究、工农业生产、军事技术、政府部门、医疗卫生等许多领域。图像复原算法的研究是数字图像处理中非常重要的一个领域，它的研究成果也被广泛地应用到各个研究和生产领域。在图像成像的过程中，图像系统中存在着许多退化源。一些退化因素只影响一幅图像中某些个别像素点的灰度；而另外一些退化因素则可以使一幅图像中的一个空间区域变得模糊起来。前者称为点退化，后者称为空间退化。此外还有数字化器、显示器、时间、彩色，以及化学作用引起的退化。总之，使图像发生退化的原因很多，如果我们把退化模型简化成真实图像与一个卷积算子卷积的结果，那么图像的复原过程就可以看成是一个反卷积的问题。反卷积属于数学物理问题中的一类“反问题”，反问题的一个共同的重要属性是其病态，即其方程的解不是连续地依赖于观测数据，换句话说，观测数据的微小变动就可能导致解的很大变动。因此，由于采集图像受噪声的影响，最后对于图像的复原结果可能偏离真实图像非常远。由于以上的这些特性，盲图像复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。但由于盲图像复原技术在许多领域的广泛应用，因而己经成为迅速兴起的研究热点。随着多媒体技术的发展，计算机网络技术的广泛应用和宽带信息网络的建立，信息在人们的工作、学习和生活中发挥越来越重要的作用，其中最直接最主要的信息是图像信息，在各类图像系统中，由于图像的传送和转换，如成像、复制扫描、传输、显示等，总要造成图像的降质，典型的表现为图像模糊、失真、有噪声等，而在众多的应用领域中，又需要清晰的、高质量的图像。因此，改善图像质量，恢复图像具有非常重要的意义。
图像复原方法综述 1、摘要 图像是人类视觉的基础，给人具体而直观的作用。图像的数字化包括取样和量化两个步骤。数字图像处理就是将图像信号转换成数字格式，并利用计算机进行加工和处理的过程。 图像复原是图像处理中的一个重要问题，对于改善图像质量具有重要的意义。解决该问题的关键是对图像的退化过程建立相应的数学模型，然后通过求解该逆问题获得图像的复原模型并对原始图像进行合理估计。 本文主要介绍了图像退化的原因、图像复原技术的分类和目前常用的几种图像复原方法，详细的介绍了维纳滤波、正则滤波、LR算法和盲区卷积，并通过实验证明了该方法的可行性和有效性。 关键词：图像退化、图像复原、维纳滤波、正则滤波、LR算法、盲区卷积、 2、图像复原概述 在图像的获取、传输以及保存过程中，由于各种因素，如大气的湍流效应、摄像设备中光学系统的衍射、传感器特性的非线性、光学系统的像差、成像设备与物体之间的相对运动、感光胶卷的非线性及胶片颗粒噪声以及电视摄像扫描的非线性等所引起的几何失真，都难免会造成图像的畸变和失真。通常，称由于这些因素引起的质量下降为图像退化。 图像退化的典型表现是图像出现模糊、失真，出现附加噪声等。由于图像的退化，在图像接受端显示的图像已不再是传输的原始图像，图像效果明显变差。为此，必须对退化的图像进行处理，才能恢复出真实的原始图像，这一过程就称为图像复原[1]。 图像复原技术是图像处理领域中一类非常重要的处理技术，与图像增强等其他基本图像处理技术类似，也是以获取视觉质量某种程度的改善为目的，所不同的是图像复原过程实际上是一个估计过程，需要根据某些特定的图像退化模型，对退化图像进行复原。简言之，图像复原的处理过程就是对退化图像品质的提升，并通过图像品质的提升来达到图像在视觉上的改善。 由于引起图像退化的因素众多，且性质各不相同，目前没有统一的复原方法，众多研究人员根据不同的应用物理环境，采用了不同的退化模型、处理技巧和估计准则，从而得到了不同的复原方法。 图像复原算法是整个技术的核心部分。目前，国内在这方面的研究才刚刚起步，而国外
图像分割算法开题报告 摘要：图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。近年来具有代表性的图像分割方法有：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法等。本文主要对基于自动阈值选择思想的迭代法、Otsu法、一维最大熵法、二维最大熵法、简单统计法进行研究，选取一系列运算出的阈值数据和对应的图像效果做一个分析性实验。 关键字：图像分割，阈值法，迭代法，Otsu法，最大熵值法 1 研究背景 1．1图像分割技术的机理 图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。小区域是某种意义下具有共同属性的像素连通集合，如物体所占的图像区域、天空区域、草地等。连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。图像分割有3种不同的方法，其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法，即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘像素，然后再将边缘像素连接起来构成边界的方法。 图像分割是图像理解的基础，而在理论上图像分割又依赖图像理解，两者是紧密关联的。图像分割在一般意义下十分困难的，目前的图像分割处于图像的前期处理阶段，主要针对分割对象的技术，是与问题相关的，如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。 1．2数字图像分割技术存在的问题
虽然近年来对数字图像处理的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大突破性的进展,仍然存在以下几个方面的问题。 现有的许多种算法都是针对不同的数字图像,没有一种普遍适用的分割算法。 缺乏通用的分割评价标准。对分割效果进行评判的标准尚不统一,如何对分割结果做出量化的评价是一个值得研究的问题,该量化测度应有助于视觉系统中的自动决策及评价算法的优劣,同时应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理视觉感知等因素。 与人类视觉机理相脱节。随着对人类视觉机理的研究,人们逐渐认识到,已有方法大都与人类视觉机理相脱节,难以进行更精确的分割。寻找到具有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法必须充分利用人类视觉特性。 知识的利用问题。仅利用图像中表现出来的灰度和空间信息来对图像进行分割,往往会产生和人类的视觉分割不一致的情况。人类视觉分割中应用了许多图像以外的知识,在很多视觉任务中,人们往往对获得的图像已具有某种先验知识,这对于改善图像分割性能是非常重要的。试图寻找可以分割任何图像的算法目前是不现实,也是不可能的。人们的工作应放在那些实用的、特定图像分割算法的研究上,并且应充分利用某些特定图像的先验知识,力图在实际应用中达到和人类视觉分割更接近的水平。 1．3数字图像分割技术的发展趋势 从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有以下几个明显的趋势。 对原有算法的不断改进。人们在大量的实验下，发现一些算法的效
关于图像分割算法的研究 黄斌 （福州大学物理与信息工程学院 福州 350001） 摘要：图像分割是图像处理中的一个重要问题，也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视，也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手，深入介绍了目前各种经典的图像分割算法，并在此基础比较了各种算法的优缺点，总结了当前图像分割技术中所面临的挑战，最后展望了其未来值得努力的研究方向。 关键词：图像分割 阀值分割 边缘分割 区域分割 一、 引言 图像分割是图像从处理到分析的转变关键，也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能，因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。 图像分割可以形式化定义如下[2]：令有序集合表示图像区域(像素点集)，H 表示为具有相同性质的谓词，图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ，i=1，2，…，n ，满足： (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠，条件(2)表明每个区域都具有相同性质，条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。 自上世纪70年代起，图像分割一直受到人们的高度重视，其应用领域非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。主要表现在： 1)医学影像分析：通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域，以便更好的
一、图像复原的变分方法 图像在形成传输和存储的过程中都会产生失真，造成图像质量的退化，图像复原就是解决这些问题。 （1）图像复原的变分方法 一般来讲，图像的退化过程一般可描述为：f=Ru+n 1-（1） 其中n 表示加性Gauss 白噪声，R 表示确定退化的线性算子，通常是卷积算子。 图像复原就是要尽可能的降低或消除观察图像f （x ）的失真，得到一个高质量图像，根据最大似然原理，通过求解如下变分问题可以得到真实图像u 的一个最小二乘逼近： {} 2inf (x)(x)u f Ru dx Ω-? 1-（2） 但该问题是一个典型的病态问题，解决该问题的常用的方法是正则化方法，其中最典型的模型是全变差（TV ）模型，该模型在2001年被法国数学家完善，提出了卡通-纹理分解的变分模型。 TV 模型的正则化模型为：() 222()()inf L u H f Ru u dx λΩΩ∈Ω-+?? 1-（3） 第一项是残项，或称忠诚项，保证恢复图像u 保留观察图像f 的主要特征，第二项是正则项，保证恢复图像的光滑，以去除噪声，同时保证极小化问题是良态的，λ>0是尺度参数，平衡忠诚项和正则项的作用，该模型的唯一解满足以下方程: *(f Ru)u 0R λ-+?= 1-（4） 该模型对均匀区域来讲，能很好的去除噪声，但同时磨光了边缘的重要特征，对1-（3）的方程加上适当的初、边值条件，可构成最速下
降法来求解。 该方法可以去除光滑部分的噪声，但同时边缘和纹理也被模糊了，此模型对图像的光滑性要求高，不允许图像中出现不连续或奇异特征，由此改进了有界变差函数或分布空间-BV 空间将图像的梯度看成一种测度而不是函数，允许图像存在边缘、纹理等重要的不连续特征 ，用BV 空间刻画全局正则性更合适。 在图像复原中，为了在去噪的同时能够有效的保留边缘，提出如下正则化模型：2 2()()1inf 2L TV u BV f Ru u λΩ∈Ω??-+ ??? 1-（5） 它利用了BV 空间的半范数—全变差来作为正则项，加上同样的初、值条件，用最速下降法求解，它是Sobolev 空间的一种改进。 （2）变换域变分模型 上述TV 模型只利用了图像的空域信息，没有利用图像的频域或其他变换域信息，另一方面需要大量的迭代，而且没有一个好的停止准则，而变换域变分模型，其求解简单，无需迭代。 DT 模型： 112()1,1()22,inf (v,u)(v u)2f L H B u v F f v u γα-ΩΩΩ=-+++ 1-（6） 利用该模型和Besov 半范数和小波系数的等价关系可以建立基于小波变换的快速算法，避免了求解非线性偏微分方程。 图像的复原也可在基于Besov 和负hilbert-sobolev 空间进行，以及在基于Besov 和齐次Besov 空间进行。 二、 基于Besov 空间的图像盲复原
中北大学 课程设计说明书 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 指导教师：陈平职称: 副教授 2013 年 12 月 15 日
中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 学生姓名：焦晶晶学号：10050644X07 学生姓名：郑晓峰学号：10050644X22 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 起迄日期：2013年12月16日～2013年12月27日课程设计地点：电子信息科学与技术专业实验室指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2013 年12月15 日
课程设计任务书 1．设计目的： 1、通过本课程设计的学习，学生将复习所学的专业知识，使课堂学习的理论知识应用于实践，通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力； 2、掌握Matlab使用方法，能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理； 3、通过图像处理实践的课程设计，掌握设计图像处理软件系统的思维方法和基本开发过程。 2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）： (1)编程实现分水岭算法的图像分割； (2)编程实现区域分裂合并法； (3)对比分析两种分割算法的分割效果； (4)要求每位学生进行查阅相关资料，并写出自己的报告。注意每个学生的报告要有所侧重，写出自己所做的内容。 3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕： 每个同学独立完成自己的任务，每人写一份设计报告，在课程设计论文中写明自己设计的部分，给出设计结果。
图像盲恢复的算法研究 摘要：当点扩展函数未知或不确知的情况下, 从观察到的退化图像中恢复原始图像的过程称为图像盲复原。近年来, 图像盲复原算法得到了广泛的研究。本文在介绍了盲图像恢复算法的现状的基础上进一步研究其的发展方向。 关键词: 图像盲恢复现状前景 一、引言 图像恢复是图像处理中的一大领域,有着广泛的应用,正成为当前研究的热点。图像恢复的主要目的是使退化图像经过一定的加工处理,去掉退化因素,以最大的保真度恢复成原来的图像。传统的图像恢复假设图像的降质模型是己知的。而许多情况下,图像的降质模型未知或具有较少的先验知识,必须进行所谓的盲恢复。其重要性和艰巨性而成为一个研究热点。目前所能获取的观测图像是真实图像经过观测系统成像的结果。由于观测系统本身物理特性的限制,同时受观测环境的影响,观测图像和真实图像之间不可避免地存在着偏差和失真,称观测系统对真实图像产生了降质。图像恢复的目的就是根据降质的观测图像分析和计算得出真实图像。 二、图像盲恢复算法的现状 总体来说, 图像盲复原方法主要分为以下两类: 一是首先利用真实图像的特别特征估计PSF,然后借助估计得到的PSF,采用经典的图像复原方法进行图像的复原。这类方法将PSF的估计与图像的复原过程分为2个不同的过程,因而具有较少计算量的特点；二是PSF辨识和真实图像估计相结合,同时辨识PSF和真实图像。这类算法较为复杂,计算量较大。另外,对于点扩展函数也考虑了空间变化的复杂情况。针对目前的盲复原算法的现状,根据退化模型的特点, 重新将算法分为空间不变的单通道盲复原算法、空间不变多通道盲复原算法和空间变化图像盲复原算法3类。 （一）单通道空间不变图像盲复原算法 在这类算法中, 最为常用的是参数法和迭代法。 1）参数法。所谓参数法, 即模型参数法, 就是将PSF和真实图像用某一类模型加以描述, 但模型的参数需要进行辨识。在参数法中, 典型的有先验模糊辨识法和ARMA 参数估计法, 前者先辨识PSF的模型参数,后辨识真实图像, 属于第1 种类型的图像盲复原算法, 因而计算量较小；后者同时辨识PSF和真实图像模型参数, 属于第2种类型图像盲复原算法。 2）迭代法。所谓的迭代法, 不是通过建立模型而是通过算法的迭代过程, 加上有关真实图像和PSF的约束来同时辨识PSF和真实图像的方法。迭代法是单
安徽财经大学 （《图像处理》课程论文）图像复原算法研究 学院：管理科学与工程学院专业：电子信息工程 姓名：周延文 学号：20110536 任课教师：许晓丽 论文成绩： 2014年10月
图像复原算法研究 摘要:随着社会生产力的发展，图像处理技术己经远远突破了早期的应用领域，被广泛地应用到科学研究、工农业生产、军事技术、政府部门、医疗卫生等许多领域。图像处理技术包括对图像进行数字化、编码、分析等各种处理，当然模糊图像复原也是数字图像处理中非常重要的一个研究领域，他的研究成果正被广泛地应用到以上所述的各个领域。 在此论文中，研究了几种经典图像复原算法，在已知系统退化模型的情况下，对观测图像分别使用逆滤波、维纳滤波、有约束的最小二乘方滤波算法进行复原，在这几种算法的参数选取上得到了丰富的经验数据，并对实验结果进行了分析总结。 关键词:图像复原;逆滤波;维纳滤波;有约束的最小二乘方滤波 Research of Algorithms for Image Restoration With the development of society's productivity, image processing technology has already far broken through the early application, widely applied to a lot of fields, such as scientific research, industrial and agricultural production, military technology, government department, health care, etc. The image processing technology includes various kinds of processing, for example, carrying on the digitization, coding, analyzing to the image etc. ,Certainly the degraded image processing is a very important research field in digital image processing, its research results are being widely applied
基于MA TLAB的图像分割算法研究 基于MATLAB的图像分割算法研究 摘要 本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。 关键词：图像处理图像分割 Abstract This article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time. Key words: image processing image segmentation operator
数字图像处理期末考试 题目图像分割算法研究与实现专业班级11通信工程一班
毕业论文（设计）诚信声明 本人声明：所呈交的毕业论文（设计）是在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果，论文中引用他人的文献、数据、图表、资料均已作明确标注，论文中的结论和成果为本人独立完成，真实可靠，不包含他人成果及已获得青岛农业大学或其他教育机构的学位或证书使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 论文（设计）作者签名：日期：2013 年3月10 日 毕业论文（设计）版权使用授权书 本毕业论文（设计）作者同意学校保留并向国家有关部门
或机构送交论文（设计）的复印件和电子版，允许论文（设计）被查阅和借阅。本人授权青岛农业大学可以将本毕业论文（设计）全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本毕业论文（设计）。本人离校后发表或使用该毕业论文（设计）或与该论文（设计）直接相关的学术论文或成果时，单位署名为青岛农业大学。 论文（设计）作者签名：日期：2013 年 3 月10 日 指导教师签名：日期：年月日
目录 摘要: (1) 1．前言 (2) 2．图像分割概念 (3) 2.1图像分割定义 (3) 2.2图像分割方法综述 (4) 2.3阈值法 (5) 2.4 基于边缘检测的分割方法 (9) 2.5基于区域的分割方法 (12) 3．图像分割方法详述 (14) 3.1图像分割方法 (14) 3.2 图像分割方法实现 (14) 4．实验结果及分析 (16) 4.1 实验结果 (16) 4.2 实验结果分析 (20) 5．小结 (23) 5.1 主要工作总结 (23) 5.2 结论 (23) 6．附录 (27)
图像复原技术研究背景及现状 1研究背景 数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。第一台可以执行有意义的图像处理任务的大型计算机出现在20世纪60年代早期，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、图像复原、图像编码、图像压缩等。 图像复原是一种改善图像质量的处理技术，是图像处理研究领域中的热点问题，在科学研究和工程领域中被广泛应用。在获取图像过程中，由于光学系统的像差、光学成像的衍射、成像系统的非线性畸变、记录介质的非线性、成像过程的相对运动、大气的湍流效应、环境随机噪声等原因的影响，会使观测图像和真实图像之间不可避免地存在偏差和失真。这种图像质量下降的情况在很多实际应用中都会遇到，如宇航卫星、航空测绘、遥感、天文学中所得的图片，由于大气湍流、光学系统的像差及摄像机与物体之间的相对运动会使图像降质;X射线成像系统由于X射线散布会使医学上所得的射线照片分辨率和对比度下降;电子透镜的球面像差往往会降低电子显微照片的质量等等。因此，为了消除或减轻这种退化造成的影响，尽可能使图像恢复本来面貌，就需要使用图像复原技术川。 图像复原试图利用退化图像的某种先验知识来重建或复原被退化的图像，因此图像复原可以看成是图像退化的逆过程，是将图像退化的过程加以估计，建立退化的数学模型后，补偿退化过程造成的失真，以便获得未经干扰退化的原始图像或原始图像的最优估值，从而改善图像质量。典型的图像复原方法往往是在假设系统的点扩散函数(PSF)为己知，并且常需假设噪声分布也是己知的情况下进行推导求解的，采用各种反卷积处理方法，如逆滤波等，对图像进行复原。然而随着研究的进一步深入，在对实际的图像进行处理时，许多先验知识(包括图像的及成像系统的先验知识)往往并不具备，于是就需要在系统点扩散函数未知的情况下，从退化图像自身抽取出退化信息，仅仅根据退化图像数据来复原真实图像，这就是盲目图像复原(Blind Image Restoration)所要解决的问题。由于缺乏足够的信息来唯一确定真实图像的估计值，盲目图像复原方法需要利用有关图像信号、点扩散函数和高斯噪声的己知息和先验知识，结合一些附加条件，对6噪声模糊图像的盲复原及振铃的消除问题的解形成约束条件，而盲目图像复原就
摘要 本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，但这种方法只对于那些灰度分布明显，背景与物体差别大的图像的分割效果才明显。区域增长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成新区域。与此同时本文还分析了图像分割技术研究的方向。 关键词：图像处理图像分割 Abstract This article analyses the application effect to the classics image segmentation method like the edge examination, territory value division technology, and the region growth and so on.For comparing the Roberts operator, Sobel operator, Prewitt operator, the operator of Laplacian and the operator of LoG(Laplacian-Gauss),Canny operator in gradient algorithm,the step, the way and the standard of the image segmentation,we can find out the three standard of Canny edge operator the edge detection result of reaching most satisfy. And the key point of threshold segmentation lie in fixing the threshold value, it is good to have only threshold value to determine it then can be effective to divide object and background,but this kind of method is good to those gray scales,the big difference image effect between the background and obiect. The basic idea of area is to form the new region from similar nature.And also, this paper analyses the research direction of image segmentation technology at the same time. Key words: image processing image segmentation operator
任务书 1、课程设计目的： 1）提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。 2）熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像应用处理的开发设计。 2、课程设计的题目：运动模糊图像复原算法实现及应用 1）创建一个仿真运动模糊PSF来模糊一幅图像（图像选择原理）。 2）针对退化设计出复原滤波器，对退化图像进行复原（复原的方法自定）。 3）对退化图像进行复原，显示复原前后图像，对复原结果进行分析，并评价复原算法。 3、课程设计方案制定： 1）程序运行环境是Windows 平台。 2）开发工具选用matlab、VC++、VB、C#等，建议选用matlab作为编程开发工具，可以达到事半功倍的效果、并降低编程难度。 3）以组件化的思想构建整个软件系统，具体的功能模块根据选定的不同题目做合理的划分。 4、课程设计的一般步骤： 1）选题与搜集资料：选择课题，进行系统调查，搜集资料。 2）分析与设计：根据搜集的资料，进行功能分析，并对系统功能与模块划分等设计。 3）程序设计：掌握的语言，编写程序，实现所设计的功能。 4）调试与测试：自行调试程序，同学之间交叉测试程序，并记录测试情况。 5）验收与评分：指导教师对每个成员开发对的程序进行综合验收，综合设计报告，根据课程设计成绩的判定方法，评出成绩。 5、要求 1）理解各种图像处理方法确切意义。 2）独立进行方案的制定，系统结构设计合理。
3）程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时做适当的注释。 目录 摘要 (2) 一、概述................................ 错误！未定义书签。 1.1选题背景 (3) 1.2课程设计目的 (4) 1.3设计内容 (5) 二、图像退化与复原 (6) 2.1图像退化与复原的定义 (6) 2.2图像退化模型 (7) 2.3运动模糊图像复原的方法 (7) 2.3.1逆滤波复原法 (8) 2.3.2维纳滤波的原理 (9) 三、运动模糊图象复原的matlab实现 (10) 3.1维纳滤波复原 (10) 3.2约束最小二乘滤波复原.............. 错误！未定义书签。 3.3 运动模糊图像复原实例............. 错误！未定义书签。 四、课程设计总结与体会.................. 错误！未定义书签。参考文献................................ 错误！未定义书签。
无线互联科技Wireless Internet Technology 第13期2019年7月No. 13July, 2019 基于卷积神经网络的图像分割算法研究 查志华，邓红涛，田敏 （石河子大学信息科学与技术学院，新疆石河子832003） 摘 要：随着科技的快速发展，在人们的日常生活中，图像信息所占的比重越来越大，带动了图像处理领域的发展，其中，图像 分割属于理解图像内容的一个重要条件，因而在该领域备受关注和重视。未来，与某些领域相结合的图像分割技术，尤其是基 于卷积神经网络的图像分割算法,将会为图像分割开辟全新的方向。文章介绍了图像分割算法的现状，并提出基于卷积神经网 络图像分割算法的改进策略，以改进卷积神经网络的准确性，优化卷积网络图像分割算法。关键词：卷积神经网络；图像分割；分割算法 在生活中，越来越多的领域应用到图像分割，特别是医 学图像。图像分割算法有助于准确地判断患者的病变部位， 为医生更好地诊治提供便利。不过因为容易受到外界噪声 的干扰，加之医疗仪器的缺陷，医学图像成像受到影响。当 前图像分割算法尚未满足任何图像分割需求,传统的图像分 割方法受图像本身限制严重，因而未来图像分割技术与某 些领域结合，成为一个新的探索方向。1图像分割算法的现状1.1图像分割算法的重要意义随着计算机信息技术的快速发展，人们日常生活与工 作，越来越依赖计算机获取信息和解决问题。因此，在应用 计算机过程中，图像信息的处理成为一个重要的研究方向。 人类的视觉处理系统功能强大，周围环境的图像信息都是由 眼睛来获取，这种方式既简单又有效率。数字图像是图像展示方式之一，将图像信息以像素或者 二维码的形式保存。数字图像信息量大、内容丰富、抽象复 杂叫如何从中获取有效信息成为重点研究工作。处理图像信息的重要手段就是计算机技术,推动图像工程 的发展，其中，图像分割算法成为处理图像内容的根本条件。虽然当前已发现多种图像分割方法，但是却没有一个具 有权威性的分割标准。一些具有特色的方法，也只能在特定 的领域与图像特性下应用。随着人工神经网络技术条件的发 展成熟，基于卷积神经网络的图像分割算法也受到更多人的 关注，其不再只局限于单张图像，而是在图像数据集的基础 上，不断归纳和总结，在分割算法过程中逐步修正，最终获 得相似图像的全部信息。在图像分割过程中，由于加入了像 素和像素的位置关系，因而有助于图像噪声的处理叫随着图像分割技术的不断成熟发展，其当前被广泛应用 在工业、军事、交通、医学等多个领域，特别是在医学领域， 图像分割技术的应用较为广泛。将图像根据已设定的标准分 割成不同的部分，并从图像中将所需区域进行标记，使其最 大限度地接近解剖结果，为医生诊断提供准确的信息依据。由此可见，基于卷积神经网络图像分割算法的研究，不 仅有助于提升技术发展，而且对实际应用有着重要作用。 1.2图像分割算法的现状 当前，图像分割算法在我国实际发展中，尚未形成一个 适用于所有图像的分割方法，也没有一个满足所有领域要求 的分割标准。图像分割技术目前还没有被广泛接受的理论。 基于卷积神经网络的图像分割算法，通过神经网络从大量 的图像数据获得一个决策函数，针对图像像素的类别进行 判断，最后实现图像分割。基于卷积神经网络的图像分割算 法，既注重图像集的整体性，又结合了神经网络的优势 1.3未来图像分割算法的发展方向 基于技术发展分析,未来图像分割算法的研究方向有4个。（1）针对传统分割算法的不足之处寻找改进方法。（2）新理论、新工具及新方法为图像算法提供了更多的技 术支持，通过多种方法融合，提升图像分割的效果。（3）重 视加强交互式分割的应用，在图像分割中融入主观指导理 念，解决传统图像分割算法中遇到的问题。（4）对特殊领域 图像分割算法的研究。2现阶段图像分割方法 当前，图像分割算法涵盖阈值分割、区域分割、边缘分 割以及基于能量泛函分割等方法。这些分割方法主要应用 在数字图像本身，具有性能稳定的特点。阈值分割算法，在灰度图像中选取一个或多个灰度值作 为阈值，根据介于最低灰度值与最高灰度值之间的选取原 则，按照此阈值划分图像的像素，进而实现图像的分割。阈 值分割法适合分割物体与背景对比度较大的图像⑼。基于阈值分割算法中缺乏像素相关性的局限性，在区域 分割算法中加入像素之间的空间关系，将某异形之下相同或 相似的像素划分到同一个区域中。区域分割算法分为区域 生长法和分裂合并法两种，通过单个像素合并周围像素，最 后，形成一个区域。 边缘分割算法，是对边缘的分割，运用某种方法寻找区 域的边界从而实现分割图像，这些图像的边缘多处于图像中 不连续的位置。 基于能量泛函的分割，是指利用活动轮廓模型进行图像 的分割，将图像边界以一条连续的曲线替代，并用定义能量作者简介：查志华（1978—）,女，江苏涟水人，讲师，博士研究生；研究方向：信号处理，机器视觉。 -23 -
雾霾天气下降质图像复原算法研究 西藏大学王新胜陈贤花苏倩周张颖 【摘要】随着工业化的发展，雾霾天气已经严重影响了人们的日常生活，特别对交通安全造成了巨大影响，是我国车祸的一个重要原因。目前，国内外对雾霾的处理方法主要有两种：单幅图像清晰化与直方图均衡化，本文将结合这两种方法，基于matlab图像处理对去雾进行研究。 【关键字】雾霾单幅图像清晰化直方图均衡化灰度非线性拉伸1.研究意义： 现今社会是一个高度复杂的人口密集型社会，人们的活动方式越来越多样、活动范围越来越大，使汽车成为了重要的交通工具，但随着我国工业化进程加快，造成了雾霾等恶劣天气，对交通存在着巨大安全隐患。在雾天情况下，由于场景可见度较低，造成驾驶员的视觉模糊，是我国车祸的重大原因之一。然而随着计算机软硬件技术的快速发展，单幅图像清晰化技术日益成熟，使得我们对雾霾天气图像清晰度的处理成为了可能，但是雾霾的日益加重，又对去雾图像的清晰度和真实感提出了更高的要求。本文将在以往图像清晰化技术的基础上，加以深入研究，设计出一种效果更好的程序，为拓宽驾驶员视野，构造顺畅、安全的交通环境提供一种更好的思路。 2.国内外研究现状： 雾天场景恢复是一个十分困难的问题, 因为雾对图像的影响程度与场景深度相关, 然而图像深度的获取却是一个不完全约束的问题。目前,国内外对去雾的方法主要有两种：单幅图像清晰度恢复技术和图像色彩均衡技术（直方图均衡化）。 如今，单幅图像清晰化技术取得较大突破, 这些方法的成功是因为众多前辈的实践或假设。2009年，何凯明博士在《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》一文中提出了一种基于暗通道先验知识统计[1]的方法, 用于单幅图像去雾, 此方法认为在绝大多数非天空的局部区域里，某一些像素总会有至少一个颜色通道具有很低的值，换言之，该区域光强度的最小值是个很小的数。在雾天图像中, 暗原色的强度值大小主要由大气光组成,此方法直接应用暗通道来估计透射率图 , 并运用图像修补的方法对透射率图进行了平滑操作, 利用修补后的透射率图能够恢复出清晰的图像, 并从中获得雾天图像的深度图,因此该方法虽然具备物理有效性, 但当图像目标在很大的区域和大气光本质上十分相同时, 并且无暗影投到物体上时, 暗通道先验知识统计将会无效, 并且修补透射率图时存在局限性, 因为当修补的参数过小时, 透射率图的细节较多, 层次感虽然较好, 但平滑过少,将会出现大量的局部错误;而当修补参数过大时, 局部错误虽然会减少, 但是修补之后细节将会变得十分不明显, 使得整幅透射率图层次感缺失, 丧失了图像的深度感。 而在单幅图像清晰度恢复技术取得突破的同时，直方图均衡化去雾技术也在被改进创新。直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比
电子工程学院本科毕业设计开题报告 学号姓名导师 题目图像分割算法的实现研究 课题的意义（背景需求等，即为什么研究该课题）：图像分割是图像处理中的一项关键技术，也还是一经典难题，发展至今人没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，任何一单独的图像分割算法都难以对一般图像取得令人满意的分割结果，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。因此，对近几年来出现的图像分割方法作较全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研有一定的启发作用。阈值图像分割，K-means算法和分水岭算法都还有很多的缺陷和很大的发展空间，此课题有助于我们更好地了解，并对三种算法加以改进。 课题之前的研究基础（前人所做的工作）：图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，至今已提出上千种分割算法．但因尚无通用的分割理论，现提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合所有图像的通用分割算法．另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题．最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法．现有大部分算法都是集中在阈值确定的研究上，阈值分割方法根据图像本身的特点可分为全局阈值，局部阈值和自适应阈值三种分割算法，但是单阈值不能很好地处理包含多个前景的图像, 多阈值方法也有对于某些像素不能准确判断的缺点,因此，在克服以上理论缺点和承其优点的基础上，我将研究自适应阈值。现有的K-means算法存在很多缺点，如K值要事先给定；要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化；而且还要不断地进行样本分类调整。基于形态学分水岭的图像分割算法是目前图像分割中探讨较多的算法之一. 传统形态学分水岭算法主要存在过度分割和计算耗时两方面的问题。 课题现在要解决的问题（即研究什么）：用Matlab实现基于自适应阈值、K-means和分水岭算法的图像分割算法，同时，了解各个算法的运算原理及各自功能。并用这些算法对不同类型的图像进行分割，找出三个常规算法的不足与缺陷，分析其分