光子学报
2022, 51(12): 1210001
1 江苏信息职业技术学院 物联网工程学院，江苏 无锡 214153
2 上海海事大学 信息工程学院，上海 200135
当前去模糊方法只利用图像单一的稀疏特性作为先验信息，忽略了伪边缘(如振铃瑕疵)对模糊核估计的影响，导致其去模糊性能不佳。本文充分利用复杂结构图像的先验信息，设计了振铃约束下的全变差正则化图像去模糊算法。首先，利用多分辨率图像金字塔策略建立多层图像模型，通过对比模糊图像和潜在清晰图像来获得振铃先验信息。其次，将振铃正则约束项融入全变差方法，构建多正则项去模糊模型，然后利用变量分离法将去模糊模型转化为多函数优化问题。最后，利用一阶原始对偶算法，根据低分辨率到高分辨率的顺序，对模糊核和原始图像完成计算，获取重构目标。实验结果表明：较当前图像去模糊技术而言，所提算法具备更为理性的去模糊效果，所复原的图像呈现出更高的峰值信噪比和结构相似度，可以更好地保持图像边缘与纹理信息。
图像去模糊 全变差正则化 振铃先验 图像金字塔策略 一阶原始对偶算法 image deblurring total variation regularization ringing prior image pyramid strategy first-order original-dual algorithm 太赫兹科学与电子信息学报
2021, 19(3): 490
西北农林科技大学 理学院,陕西 杨凌 712100
针对高光谱图像的复原问题,提出了一种基于局部核范数最小化和全局L1-2空谱全变差正则化的高光谱复原模型.首先,将高光谱图像划分成局部交叠的三维图块,在提高局部低秩性的同时减少核范数最小化带来的信息损失；然后,建立稀疏表达能力更强的L1-2空谱全变差正则项,不仅能表示空间稀疏先验,而且还能发掘光谱稀疏先验；最后联合两者的优势,在局部上利用核范数最小化惩罚光谱低秩性,在全局上利用L1-2空谱全变差约束高光谱的空间和光谱稀疏性,建立新的高光谱图像复原模型.该模型不仅能够有效去除高斯噪声、脉冲噪声、死线噪声及其混合噪声,而且减少了对噪声独立同分布假设的依赖,能部分抑制与结构相关的噪声.通过对模拟的和真实的高光谱图像进行大量的实验仿真,并与经典的基于低秩和全变差的复原方法相比,本文模型复原结果的平均峰值信噪比提高1.36 dB,平均结构性相似指标提高0.004,而Q-测度降低1.35,平均光谱角降低0.64,复原精度大幅度提高.
高光谱图像 局部低秩 L1-2空谱全变差 凸函数差算法 交替方向乘子法 Hyperspectral image Local low-rank L1-2 spatial-spectral total variation Difference of convex algorithm Alternating direction method of multipliers 光子学报
2019, 48(10): 1010002
1 攀枝花学院数学与计算机学院, 四川 攀枝花 617000
2 电子科技大学信息与通信工程学院, 四川 成都 610054
为解决加权核范数最小化(WNNM)图像去噪无法较好地表达复杂和不规则的图像结构,易产生过平滑现象的问题,将相对全变差(RTV)融入加权核范数最小化,对WNNM低秩表示模型施加RTV范数约束,提出一种RTV-WNNM图像去噪模型,采取交替方向乘子(ADMM)算法迭代求解对应模型,获得清晰图像。将提出的新方法与多种基于低秩矩阵近似的去噪算法进行比较,所提算法在保持图像边缘和加强区域平滑性方面有较好的性能,特别是在高密度图像噪声影响下,算法性能也能得到大幅提升。实验结果表明,加入RTV范数的低秩去噪模型具有良好的恢复图像结构能力,能较好地提高去噪性能。
图像处理 加权核范数最小化 图像去噪 低秩矩阵近似 相对全变差范数 激光与光电子学进展
2019, 56(16): 161006
1 河北工业大学电子信息工程学院, 天津 300401
2 天津市电子材料与器件重点实验室, 天津 300401
为了实现运动模糊图像的盲复原,提出了一种基于l1/l2的高低阶全变差图像盲复原方法。利用具有更强稀疏表达能力的l1/l2范式正则化先验项,加入高低阶混合全变差正则化模型。高阶全变差正则化模型可以抑制图像非边缘部分可能出现的阶梯及振铃效应,低阶全变差正则化模型可以保护自然图像的边缘稀疏特性。分别给出了清晰图像和模糊核的求解算法,两者的求解过程采用分裂Bregman迭代算法将目标函数分裂成多个子问题进行优化求解。实验结果表明,提出的方法能够很好地抑制振铃效应并保护图像的边缘细节,通过与其他盲复原方法进行比较,在视觉质量与客观质量评价上均说明本文算法具有更好的稳健性。
图像处理 图像盲复原 去模糊 l1/l2范数 高低阶全变差 分裂Bregman迭代 激光与光电子学进展
2018, 55(4): 041015
天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072
传统全变差(TV)正则化图像复原仅考虑图像的一阶梯度特征,具有图像噪声敏感、平坦区域阶梯效应明显等缺点。针对此类问题,将广义全变差(TGV)应用于图像去模糊领域,提出自适应加权的TGV图像去模糊模型,该模型能够根据图像局部结构自适应调整权值,在去模糊的同时避免阶梯效应,有效保持图像边缘并抑制噪声。提出基于原始-对偶的自适应加权TGV去模糊模型的迭代求解算法,实验结果表明,利用本文算法可获得高质量复原图像,且时间复杂度低,求解速度快。
图像处理 图像复原 广义全变差 原始-对偶算法 图像去模糊 激光与光电子学进展
2018, 55(4): 041003
湖南科技大学信息与电气工程学院, 湖南 湘潭 411201
为了达到更好的去噪效果,对现有空域中基于偏微分方程去噪模型的优缺点进行分析,并且在L
p范数自适应去噪模型的基础上,提出基于全变差的双保真项去噪模型。此模型引入了自适应参数作为保真项的权重,使得模型能够根据不同的区域控制保真的强度,增加自适应去噪能力。为了克服平滑区域的“阶梯”效应,在模型中加入自适应的梯度保真项,使去噪后的图像与原图像具有相似的梯度结构。实验结果显示,无论是在峰值信噪比、结构相似性还是在视觉效果方面,本文模型都具有更好的效果。
图像处理 图像去噪 全变差 双保真项 自适应 激光与光电子学进展
2018, 55(2): 021004
燕山大学信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066004
在相位恢复过程中,用图像的稀疏性作为先验知识可以提高图像的重构质量。结合图像在小波域的组稀疏性与图像自身的梯度稀疏性,针对编码衍射图样模型,提出一种融合正交小波db10和sym4组稀疏性与全变差正则化的相位恢复算法。针对当前相位恢复算法重构时间较长的问题,采用复合分裂算法将非凸优化问题分解成几个易于求解的子问题(包括两个组硬阈值算子和全变差最小化)进行求解,减少了图像重构时间。实验结果表明:在高斯噪声下,与BM3D-PRGAMP算法相比,所提算法重构图像的峰值信噪比提高了约0.8 dB,重构时间缩短了90%;在泊松模型中,所提算法也具有较大优势,充分说明了所提算法对噪声具有稳健性。
光计算 相位恢复 编码衍射图样 组稀疏 全变差 复合分裂算法
北京交通大学 电子信息工程学院, 北京 100044
为了准确估计实际光子晶体光纤(photonic crystal fibers, PCFs)的光特性, 提出一种基于Contourlet变换的压缩感知重建方法来重建实际PCFs的截面, 进而对实际PCFs的光特性进行快速评估。结合全变差去噪方法, 对经典图像、商用大模场面积PCF和保偏PCF的光特性进行评估, 结果表明, 提出的方法可以有效保留PCFs截面空气孔多尺度多方向的特征, 光特性的评估结果与产品参数相吻合。这也是目前首次将基于Contourlet变换的压缩感知应用于PCFs的光特性估计, 研究工作为实际PCFs光特性的快速准确估计提供了有效的手段。
光子晶体光纤 压缩感知 Contourlet变换 全变差 去噪 photonic crystal fibers compressed sensing Contourlet transform total variation denoising 红外与激光工程
2017, 46(3): 0321001
1 昆明理工大学 理学院 数学系, 昆明 650500
2 湖南师范大学 数学与计算机科学学院, 长沙 410006
为了达到全变差噪声消除的图像去噪目的, 将去噪问题转换为优化问题。采用了结合广义最小残差法的半光滑牛顿法来解决相关优化问题, 求解非对称线性方程组, 进行了理论分析和实验验证, 取得了将该方法与其它方法应用于1维信号、2维图像去噪实验的大量可行数据。结果表明, 结合广义最小残差法的半光滑牛顿法的收敛速度比结合预处理共轭梯度法的半光滑牛顿法和交替方向乘子法更快, 而且能够有效地消除噪声。
图像处理 全变差 半光滑牛顿法 广义最小残差法 交替方向乘子法 image processing total variation semi-smooth Newton method generalized minimum residual method alternating direction method of multipliers algori
