基于图像先验和结构特征的盲图像复原算法

图像处理中的图像复原算法综述与比较图像复原是图像处理中一个重要的领域，主要目标是通过一系列的数学和算法方法来恢复损坏、模糊、噪声干扰等情况下的图像。

图像复原算法旨在提高图像质量，使图像在视觉上更加清晰、可辨识。

本文将综述图像处理中的图像复原算法，并对这些算法进行比较。

1. 经典算法1.1 均值滤波均值滤波是一种最简单的图像复原算法，其基本原理是用一个滑动窗口在图像上进行平均值计算，然后用平均值代替原像素值。

均值滤波的优点是简单易实现，但对于噪声较多的图像效果较差。

1.2 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，常用于去除椒盐噪声。

其基本原理是用滑动窗口中像素的中值代替原像素值。

中值滤波适用于去除随机噪声，但对于模糊图像的复原效果不佳。

1.3 Sobel算子Sobel算子是基于图像边缘检测的算法，常用于图像增强。

Sobel算子通过计算像素点的梯度值来检测边缘。

边缘检测可以使图像的边缘更加清晰，但对于图像的整体复原效果有限。

2. 基于模型的方法2.1 傅里叶变换傅里叶变换是一种基于频域的图像处理方法，将图像从空间域转换到频域，通过频域滤波降低噪声。

傅里叶变换适用于周期性噪声的去除，但对于非周期性噪声和复杂噪声的去除效果有限。

2.2 小波变换小波变换是一种多尺度分析方法，将图像分解为不同尺度的频率成分。

通过舍弃高频噪声成分，然后将分解后的图像重构，实现图像复原。

小波变换适用于复杂噪声的去除，但对于图像的细节保留较差。

2.3 倒谱法倒谱法是一种基于线性预测的图像复原算法，通过分析图像的高阶统计特性实现噪声的去除。

倒谱法适用于高斯噪声的去噪，但对于非高斯噪声的复原效果有限。

3. 基于深度学习的方法3.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种广泛应用于图像处理的深度学习方法，通过多层卷积和池化操作提取图像的特征，进而实现图像的复原和增强。

CNN适用于各种噪声和模糊情况下的图像复原，但需要大量的训练数据和计算资源。

论基于深度学习的图像复原技术研究一、引言随着数字摄影技术的发展，现在人们通过智能手机和相机拍摄大量图片。

虽然这些图片很美丽，但是由于各种原因，有时候会导致图像失真。

例如，由于光照问题、手震、焦距问题等原因，图像可能模糊或者噪声较大。

这些问题会影响图像的质量和美观度。

为了解决这个问题，研究人员们一直在探索图像复原技术。

深度学习技术的发展，为图像复原技术的研究提供了新的思路和方法，本文将围绕基于深度学习的图像复原技术展开探讨。

二、图像复原技术概述图像复原指的是将失真的图像进行恢复的过程。

图像复原技术可根据其目的划分为以下几类：去模糊、去噪、超分辨率重建。

去模糊是通过消除图像中的模糊信息还原原始图像。

去噪是通过消除图像中的噪声还原原始图像。

超分辨率是指增加图像的分辨率，使图像更清晰、更细腻。

传统的图像复原技术主要基于图像处理理论，例如频域滤波、基于各向同性的扩散滤波、小波变换和CNN等技术。

虽然传统技术在一定程度上可以解决图像失真问题，但是它们在实际过程中仍然存在很多问题。

例如，频域滤波会引入伪影，扩散滤波往往过分模糊，小波变换可能会改变图像的亮度和色彩，而CNN很难处理高分辨率图像。

这些限制阻碍了传统技术的进一步发展。

三、基于深度学习的图像复原技术研究基于深度学习的图像复原技术得到了广泛关注。

深度学习技术可以解决传统技术的限制，可以在不丢失图像质量的情况下还原图像。

在基于深度学习的图像复原技术中，主要采用了四种算法：DNN、CNN、GAN和RNN。

其中，CNN是最常用的模型。

CNN模型是一种卷积神经网络，它能够处理静态和动态图像，并具有良好的缩放性和运行速度。

CNN模型通常包括三个阶段：特征提取、特征映射和重构。

特征提取阶段用于提取图像中的重要特征，特征映射阶段用于将图像映射为低维度空间，重构阶段用于将映射后的图像重构为原始图像。

GAN则采用了对抗性学习的思想，优化两个神经网络模型：生成器和判别器。

基于深度学习技术的图像恢复算法研究一、前言近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的图像恢复算法也越来越受到研究者的关注。

图像恢复是图像处理领域的关键研究方向之一，主要是通过一定的算法方法将不清晰或失真的图像复原到尽可能接近原图的状态。

本文将介绍基于深度学习技术的图像恢复算法。

二、图像恢复算法分类图像恢复算法根据算法方法的不同可分为基于传统数学方法的图像恢复算法和基于深度学习技术的图像恢复算法。

传统的图像恢复算法主要是通过图像处理中的一些经典算法进行修复，例如去噪、滤波、插值等，这些算法以一些经过验证的特征和假设为基础，在某些场景下能够很好地恢复图像的质量。

而基于深度学习技术的图像恢复算法则是利用深度神经网络来进行学习和预测。

三、基于深度学习技术的图像恢复算法流程基于深度学习技术的图像恢复算法具体流程如下：1. 数据准备：首先需要对需要恢复的图像进行预处理，包括去噪、降采样等操作，使得图像中的噪声和细节能够更好地被网络识别和处理。

2. 网络架构设计：选择合适的网络架构是基于深度学习技术进行图像恢复的关键。

近年来，通过不断地探索和实践，一些经典的网络架构已经被提出，例如SRCNN、ESPCN、VDSR、SRGAN 等。

3. 训练网络：训练网络需要使用已经处理好的数据集，首先会对数据进行预处理和划分，然后将训练数据输入到网络中进行训练。

在训练的过程中，网络会通过反向传播算法来优化模型的参数，使得网络能够更好地拟合数据集。

4. 测试网络：在完成网络的训练后，需要对网络进行测试，即将需要恢复的图像输入到网络中，通过网络的前向传播算法得到恢复后的图像。

5. 评估算法：评估算法的目的是通过一定的评价指标来评估网络的性能和恢复效果。

常用的指标有PSNR、SSIM等，这些指标能够验证网络的性能和算法的优劣。

四、经典网络架构介绍1. SRCNN：SRCNN是基于卷积神经网络的图像恢复算法，是最早的基于深度学习技术进行图像恢复的算法之一。

fine-to-coarse reconstruction算法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述:在计算机视觉领域，图像重建是一项重要的任务，其目的是从输入的低分辨率图像中生成高质量的高分辨率图像。

Fine-to-Coarse Reconstruction算法是一种常用的图像重建算法，它通过逐渐增加图像的分辨率级别，从粗到细地重建图像，以获得更加清晰、细节丰富的图像。

Fine-to-Coarse Reconstruction算法在图像处理和计算机视觉中有着广泛的应用，能够有效地提高图像质量和细节信息的还原程度。

本文将详细介绍Fine-to-Coarse Reconstruction算法的原理、应用和优势，希望能为读者提供深入了解和应用该算法的指导。

1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三部分。

在引言部分中，我们将对Fine-to-Coarse Reconstruction算法进行概述，并介绍文章的结构和目的。

在正文部分，我们将详细介绍Fine-to-Coarse Reconstruction算法的原理以及其在实际应用中的表现。

我们将重点讨论该算法在图像处理、计算机视觉等领域的应用，并探讨其优势和局限性。

最后，在结论部分，我们将对整篇文章进行总结，展望Fine-to-Coarse Reconstruction算法的未来发展方向，并留下一些思考和结束语。

整个文章结构清晰，层次分明，将帮助读者全面了解和理解Fine-to-Coarse Reconstruction算法的重要性和价值。

1.3 目的Fine-to-Coarse Reconstruction算法的目的是通过逐步从细节到整体的重建过程，实现对图像或模型的高效重建。

通过逐步迭代的方式，算法能够在保持细节的同时，提高重建的速度和准确性。

本文旨在深入探讨Fine-to-Coarse Reconstruction算法的原理、应用和优势，以期能够为相关研究和应用提供更多的启发和帮助。

基于卷积神经网络的图像去模糊与复原算法研究图像模糊是一种常见的问题，在许多应用领域中都会遇到，例如摄影、医学成像和监控图像等。

图像模糊通常是由于图像采集过程中的运动模糊、焦距问题或者传感器噪声等原因引起的。

然而，模糊的图像对于人眼来说往往难以解读，因此图像复原成为了一个重要的任务。

近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是图像处理中最常用的技术之一。

通过学习图像的局部特征和上下文信息，CNN可以有效地进行图像去模糊和复原。

图像去模糊是指从模糊的图像中恢复原本的清晰细节。

基于CNN的图像去模糊算法可以分为两个阶段：训练和测试。

在训练阶段，算法通过大量的清晰和模糊图像对构建一个深度神经网络模型。

这个模型可以通过学习图像之间的模糊特征和清晰特征来对模糊图像进行去模糊。

在测试阶段，通过将模糊图像输入到训练好的模型中，可以得到清晰的图像输出结果。

在图像复原中，基于CNN的算法不仅可以去除图像的模糊，还可以恢复图像中的细节信息和纹理。

这在一些应用场景中尤为重要，例如医学成像中的细胞观察和卫星图像中的地理特征分析。

通过使用卷积层和池化层，CNN 能够提取不同尺度和抽象级别的特征，从而使得复原后的图像更加清晰和真实。

然而，基于CNN的图像去模糊和复原算法在实际应用中还面临一些挑战。

首先，训练一个高性能的CNN模型需要大量的训练数据，并且需要花费大量的时间和计算资源。

这对于某些特定的应用场景来说可能是一个限制因素。

其次，对于含有复杂模糊和噪声的图像，基于CNN的算法可能会产生一定的伪影和伪细节。

这些问题需要进一步的研究和改进。

为了解决这些问题，学者们正在积极研究和探索新的卷积神经网络结构和优化方法。

例如，引入残差连接和注意力机制可以进一步提高算法的性能。

此外，一些研究还尝试将CNN与其他图像处理技术相结合，例如稀疏表示和小波变换等，以进一步提升图像去模糊和复原的效果。

PS几种处理模糊照片变清晰的方法在数字图像处理中，模糊是指图像中的细节和清晰度受到损失或缺失，而变清晰则是通过一系列算法和方法来恢复或增强图像的细节和清晰度。

以下是几种常见的处理模糊照片的方法：1.图像复原图像复原是一种通过数学模型来恢复图像本质的方法。

其主要原理是假设图像损失是由于模糊过程引起的并通过逆过程将原始图像恢复出来。

图像复原的方法包括盲复原、非盲复原和统计复原等。

其中，非盲复原需要预先知道模糊函数和噪声的统计特性，而盲复原则是在不知道这些信息的情况下进行复原。

2.图像增强图像增强是指通过算法和方法提高图像的视觉质量，以便更好地观察和分析图像。

模糊图像可以通过图像增强来增强其细节和清晰度。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度增强、锐化增强和自适应滤波等。

直方图均衡化可以通过分布像素的亮度来增强图像对比度，从而提高图像的清晰度；对比度增强则可以通过增加图像中不同区域之间的灰度差异来增强图像的细节；锐化增强则是通过增加图像中的高频成分来增强图像的细节和轮廓；自适应滤波则可以根据图像的局部特征来选择合适的滤波器进行滤波操作，从而提高图像的清晰度。

3.图像去模糊图像去模糊是一种通过算法和方法从模糊图像中恢复出尽可能多的图像细节的方法。

常见的去模糊方法包括基于盲复原算法的去模糊、基于边缘保持的去模糊和基于深度学习的去模糊等。

基于盲复原算法的去模糊可以通过建立图像复原的数学模型来恢复图像的细节和清晰度；基于边缘保持的去模糊则是通过保持图像中的边缘信息来增强图像的细节和清晰度；基于深度学习的去模糊则是通过训练神经网络来学习并恢复图像的细节和清晰度。

4.图像超分辨率重建图像超分辨率重建是一种通过算法和方法从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像的方法。

它利用图像中的统计特性和先验知识来恢复图像的细节和清晰度。

常见的超分辨率重建方法包括基于插值的超分辨率重建、基于边缘保持的超分辨率重建、基于深度学习的超分辨率重建和基于生成对抗网络的超分辨率重建等。

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202210147859.X(22)申请日 2022.02.17(71)申请人 西安电子科技大学地址 710000 陕西省西安市雁塔区太白南路2号(72)发明人 王楠楠　宫朝日　辛经纬　程德　姜馨蕊　(74)专利代理机构 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230专利代理师 刘长春(51)Int.Cl.G06T 3/40(2006.01)G06T 7/11(2017.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称基于深度图像先验的高光谱图像超分辨率重建方法(57)摘要本发明提供的一种基于深度图像先验的高光谱图像超分辨率重建方法，通过在现有的主体学习网络中加入不基于训练的自动处理网络，通过设计输入处理模块来充分根据网络主体结构调整网络输入，使输入与网络结构产生共鸣，从而充分利用图像先验信息，利用DCNN的内在特征先捕获图像，然后再恢复图像。

本发明所提出的网络结构充分利用了高光谱图像的空间信息和光谱波段之间的相关性学习图像特征，并且此本发明的自动处理网络中的输入处理模块可以自动调整输入结构，可以大大扩展DIP算法的应用，使DIP方法更适合于高光谱超分任务，可以进一步提高了构图像的质量。

权利要求书2页 说明书9页 附图2页CN 114677271 A 2022.06.28C N 114677271A1.一种基于深度图像先验的高光谱图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括：步骤1：获取待超分的图像以及主体学习网络；步骤2：对所述待超分的图像进行边缘裁剪，得到中心区域图像；步骤3：在所述中心区域图像的第一位置区域进行均匀划分，获得非重叠的测试图像样本以及在第二位置区域进行提取，获得待超分的子图像块；其中，所述第一位置区域与所述第二位置区域不存在重叠；步骤4：将已构建的自动处理网络的输出连接所述主体学习网络的输入，以组成超分辨率重建网络；其中，所述自动处理网络包括：输入处理模块以及主体恢复模块，所述输入处理模块内部按照输入在前输出在后，依次包括与输入图像像素数相同的第一卷积层、三个第二卷积层以及一个上采样层，所述主体恢复模块内部按照输入在前输出在后，依次包括一个第二卷积层、一个上采样层、一个注意力模块以及四个第二卷积层，所述自动处理网络包括主干道、参差跳跃通道以及组合通道，主干道由所述输入处理模块的输出连接所述主体恢复模块输入直至所述主体恢复模块输出组成，所述组合通道由输入处理模块的第一卷积层输出直接连接主体恢复模块的输入组成，所述参差跳跃通道由输入处理模块的第一卷积层直接连接所述主体恢复模块的最后一个第二卷积层的输出组成；步骤5：将与所述待超分的子图像块大小相同的白噪声输入超分辨率重建网络中，通过反向传播调整所述超分辨率重建网络的参数降低损失函数直至最佳迭代次数，以使超分辨率重建网络根据所述待超分的子图像块的空间信息与光谱波段的相关性学习所述待超分的子图像块的特征，得到重构后的高光谱图像。

改进的局部最小像素先验遥感图像盲复原算法
朱兵;王晨;朱福珍;王曼威
【期刊名称】《高技术通讯》
【年(卷),期】2024(34)2
【摘要】为了解决遥感图像盲复原时模糊核估计不准确、复原图像存在振铃效应的问题,提出改进的局部最小像素先验遥感图像盲复原算法。

该算法首先引入极端通道先验与局部最小像素先验结合,对图像的强度进行更好的约束,有利于得到更好的潜在清晰图像;然后采用基于梯度的方法估计模糊核,模糊核估计与中间潜在清晰图像估计交替迭代进行,获得较为理想的模糊核;最后引入联合双边滤波器,采用改进的拉普拉斯与正则化图像复原算法抑制图像复原的振铃效应。

实验结果表明,本文方法对遥感图像复原效果较好,恢复的图像边缘清晰,振铃伪影得到抑制且模糊核较为理想;客观评价指标峰值信噪比(PSNR)较前沿复原算法平均提高约1.40 dB,结构相似度(SSIM)平均提高约0.02。

【总页数】9页(P123-131)
【作者】朱兵;王晨;朱福珍;王曼威
【作者单位】哈尔滨工业大学电子与信息工程学院;黑龙江大学电子工程学院【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于图像先验和结构特征的盲图像复原算法
2.基于差分算子边缘约束先验的图像盲复原算法
3.暗像素先验的模糊图像盲复原方法
4.几种典型盲复原算法对光学遥感图像质量提升效果对比分析
5.基于局部最大和最小强度先验的遥感图像盲去模糊
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基于先验信息的全变分图像复原算法张俊峰;罗立民;舒华忠;伍家松【摘要】In order to improve the performance of image restoration of the total variation (TV)mod-el,an improved TV image restoration algorithm based on prior information is proposed.First,the nonlocal means(NLM)filtering algorithm,which can effectively protect the structural information of the filtered image,is employed to reduce the noise withinthe image to restore.Thus,the filtered prior image information is obtained.Then,an improved total variation restoration model based on the obtained prior information is established.The proposed model can notonly maintain the TV model' advantage of protecting the boundary information of restorated image,but also maintain the NLM model' advantage of protecting the structure information.Finally,the proposed model is opti-mized by the split Bregman alternating direction multiplier iteration algorithm and the restored image is obtained.The experimental results show that compared with other algorithms,the proposed algo-rithm achieves better restoration effect in terms of the subjective visual effect and the objective quan-titative indices such as peak signal to noise ratio (PSNR)and structural similarity (SSIM).%为了提高全变分模型的图像复原效果，提出一种基于先验信息的全变分图像复原算法。

基于图像处理的盲卷积算法研究从图像处理的角度来看，盲卷积是一项关键性的技术，它涉及到很多领域，比如数字图像处理、通信等领域。

事实上，盲卷积技术在很多场合下被广泛应用，以求得到更好的效果。

在这篇文章中，我们将探讨一下基于图像处理的盲卷积算法的研究。

一、什么是盲卷积算法盲卷积算法是一种无需知道卷积核的算法，该算法可以使用一些特定的技术对数据进行处理，从而找到未知的卷积核。

通俗来说，就是不知道盲人摸象，只能通过摸象的结果，推断出象的真实情况。

盲卷积算法对于某些需要在其他领域中进行模糊或平滑处理的问题也是非常有用的。

二、盲卷积算法的应用盲卷积算法在很多领域都有应用，比如数字图像处理和通信等领域。

1. 数字图像处理在数字图像处理领域中，盲卷积算法被广泛用于图像复原、图像去噪等方面。

图像复原就是对被破坏的图像进行恢复，通过盲卷积算法可以还原出图像在受损前的样子；图像去噪就是去掉图像中的噪声，提升图像的质量。

盲卷积算法可以通过鲁棒性的方法去除噪声，达到减少噪声对图像影响的目的。

2. 通信在通信领域中，盲卷积算法被用于盲均衡、自适应信道均衡和信号处理等方面。

当信道的冲击响应不知道时，可以通过盲卷积算法去寻找出信道冲击响应，对于提高通信质量起到了重要的作用。

三、盲卷积算法的研究盲卷积算法的研究可以分为两类，分别是基于频域的方法和基于时域的方法。

1. 基于频域的方法基于频域的盲卷积方法一般是基于各种频域变换技术——如傅里叶变换（FFT）、卡尔曼滤波器等地展开的，并且常常都是利用快速傅里叶变换（FFT）来计算，因此，这种方法的计算速度很快。

但是，由于傅里叶变换在时域分布不规则的信号中存在逊色的表现，并且存在随机噪声，所以这种方法的精度不够高。

2. 基于时域的方法基于时域的盲卷积算法是通过对卷积核的不同估计方法来实现的，比如迭代最小二乘法、梯度算法等。

相对于基于频域的方法，基于时域的盲卷积算法所涉及的运算更加复杂，但是它在处理非线性变换和存在多个卷积核的情况下，具有更高的准确性。

盲去卷积算法介绍盲去卷积算法是一种用于恢复被卷积过的信号或图像的方法。

在许多实际应用中，由于噪声、模糊等因素的影响，信号或图像可能会失去原始的清晰度和细节。

盲去卷积算法通过分析被卷积信号的特征和模糊过程的性质，尝试恢复原始信号或图像的细节和清晰度。

盲去卷积算法的原理盲去卷积算法的核心思想是通过估计卷积核函数和原始信号或图像的关系来进行恢复。

具体步骤如下：1.初始化卷积核函数：首先需要对卷积核函数进行初始化。

常见的初始化方法包括随机初始化和使用先验知识进行初始化。

2.估计卷积核函数：在已知被卷积信号的情况下，通过最小化误差函数来估计卷积核函数。

常见的方法包括最小二乘法、最大似然估计等。

3.估计原始信号或图像：在得到估计的卷积核函数后，通过迭代算法或优化方法来估计原始信号或图像。

常见的方法包括梯度下降法、共轭梯度法等。

4.迭代优化：通过迭代优化的方式，不断更新卷积核函数和原始信号或图像的估计值，直到达到收敛条件为止。

盲去卷积算法的应用盲去卷积算法在许多领域都有广泛的应用，包括图像恢复、信号处理、医学图像处理等。

以下是一些常见的应用场景：图像恢复在图像拍摄或传输过程中，由于噪声、模糊等因素的影响，图像可能会失去清晰度和细节。

盲去卷积算法可以通过分析图像的特征和模糊过程的性质，恢复原始图像的细节和清晰度。

信号处理在信号处理领域，盲去卷积算法可以用于恢复被卷积过的信号。

例如，在音频处理中，通过盲去卷积算法可以恢复被噪声和混响影响的音频信号，提高音质和清晰度。

医学图像处理在医学图像处理中，盲去卷积算法可以用于恢复由于扫描仪或图像传感器的限制而导致的图像模糊。

通过盲去卷积算法，可以提高医学图像的清晰度和细节，有助于医生准确诊断和治疗。

盲去卷积算法的优缺点盲去卷积算法具有一些优点和缺点，下面将分别进行介绍：优点•盲去卷积算法不需要事先知道卷积核函数和原始信号或图像的具体信息，只需要通过观测到的数据进行估计和恢复。

盲去卷积算法
摘要：
1.盲去卷积算法的基本思想
2.盲去卷积算法的实现过程
3.盲去卷积算法的应用案例
4.盲去卷积算法的优缺点
正文：
一、盲去卷积算法的基本思想
盲去卷积算法是一种从退化图像中恢复原始图像的技术。

它的基本思想是利用先验信息，通过一定的数学模型和算法，去除退化过程中产生的噪声和失真，从而得到更清晰的图像。

二、盲去卷积算法的实现过程
盲去卷积算法的实现过程主要分为以下几个步骤：
1.对退化图像进行分析，了解其退化原因，如噪声、模糊等。

2.建立数学模型，描述退化图像与原始图像之间的关系。

3.利用先验信息，如图像的结构特征、纹理信息等，对数学模型进行优化，得到恢复后的原始图像。

三、盲去卷积算法的应用案例
盲去卷积算法广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域，如超分辨率图像重建、图像去噪、图像恢复等。

四、盲去卷积算法的优缺点
盲去卷积算法的优点主要有以下几点：
1.不需要准确的先验信息，只需要一定的结构特征和纹理信息即可。

2.可以处理各种退化图像，如噪声、模糊等。

3.恢复后的图像质量较高，视觉效果较好。

缺点主要有以下几点：
1.算法计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。

2.对某些极端情况下的退化图像，恢复效果可能不佳。