基于正则化方法的图像复原算法研究

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图像侦查是公安机关各类案件侦破处理过程中搜集证据、提取线索的重要手段,随着平安城市建设的深入发展和视频监控网络的不断规模化,海量的视频图像等信息资源被方便快捷的获取。然而图像在采集传输的过程中,受到了设备、环境、人为等因素的影响,获得的图像质量参差不齐,其中模糊图像占据了图像和视频资料的很大比例。公安办案人员无法从模糊的视频图像中判别案发现场细节,如犯罪嫌疑人面部特征的辨认,肇事车辆车牌号码的辨识等,从而影响了办案人员的判案断案,模糊的视频图像同样也无法成为日后法庭定案的现场取证资料。从模糊的图像中恢复出清晰的、高质量的图像,协助公安人员的判案断案,服务于公共治安防控、案件侦破、情报研判等警务工作,是公安研究领域一个亟需解决的重要问题。因此,本文围绕各种形式的模糊图像复原问题展开了深入的研究,综合理论分析、模型建立、算法设计以及实验验证等多个方面来解决相关问题,主要工作及创新点如下:第一,加性噪声污染图像的去噪方法研究。针对图像在采集、传输及存储过程中受到噪声干扰而降质的问题,本文提出了两种结合变换域估计和空域平滑的去噪算法。基于新的多尺度变换工具金字塔对偶树方向滤波器组(PDTDFB)具有方向选择性、低冗余度、分解灵活且完全重构等良好的特性,同时充分利用PDTDFB系数间的相关性,提出了两种PDTDFB域图像统计去噪模型:基于贝叶斯最小二乘法的PDTDFB域高斯尺度混合模型和基于最大后验估计的PDTDFB域多变量收缩模型。进一步在空域结合非局部均值滤波消除PDTDFB域去噪后的划痕效应,获得更高质量的视觉效果和客观评价。不同污染程度的噪声图像复原实验表明了本文所提出两种方法的有效性。第二,已知点扩展函数模糊图像的非盲复原方法研究。在空间移不变点扩展函数已知的条件下,本文提出了一种基于空间-变换域上联合权重各向异性总变分(WATV)正则化和剪切波(Shearlet)稀疏表示的图像复原模型。空间域的WATV增强了对图像边缘的保护,克服了传统总变分的阶梯效应。Shearlet变换对图像的稀疏表示能够最优地刻画纹理和细节特征。将两者联合所得的复合模型嵌入到正则化框架下,构造出新的非凸目标函数。针对该函数的求解,提出了一个基于多变量迭代最小化的分裂布雷格曼(splitbregman)算法,将原始目标函数的优化问题解耦为几个简单的子问题进行交替迭代地求解,且每个子问题都存在闭式解。通过运动、高斯和均值点扩展函数卷积且叠加噪声产生的三类模糊图像的复原实验,验证提出方法的有效性和鲁棒性。第三,全局运动模糊图像的盲复原方法研究。针对成像设备与目标场景间相对运动所产生的单张图像全局运动模糊,本文提出一种基于0范数多正则化的两步骤图像盲复原算法。点扩展函数估计阶段,利用0范数具有大边缘保持和小边缘抑制的优势来刻画自然图像梯度的稀疏特性,同时在图像梯度约束上增加一个自适应边缘选择权重函数,增强对大边缘的保持。为了保证点扩展函数的连续平滑性和稀疏性,减少点扩展函数中噪声的影响,构造了一个结合0范数和2范数的点扩展函数约束正则项。将多个约束嵌入到正则化框架下,得到了基于0范数的点扩展函数估计复合模型。在交替最小化框架下,利用了分裂bregman算法和半二次分裂法则对提出的模型进行高效地数值求解,估计出准确的点扩展函数。图像复原阶段,提出了具有振铃抑制功能的非盲复原方法实现最终的图像复原。第四,局部运动模糊图像的盲复原方法研究。针对成像设备固定,拍摄场景中的主要目标对象运动而导致的局部运动模糊,本文提出了基于模糊区域自动检测、模糊区域分割、以及图像合成修补多步骤处理流程的局部运动模糊图像复原方法。提出的方法首先将局部模糊图像分块,计算块的奇异值分解模糊指标,依据指标范围区分出图像的模糊区域和清晰区域;接下来根据检测结果利用数字抠图技术的closed-formmatting算法计算图像的alpha通道图,根据alpha通道图将原图分割为仅包含模糊区域和仅包含清晰区域的两张图像;进而利用本文提出的全局运动模糊图像盲复原算法复原模糊图像,并将复原后的图像与分割所得的清晰图像合成及修补,得到最终的复原结果。最后,为了将本文所提出的多个算法应用到实际问题的解决中,对自然环境下采集的模糊图像进行了复原实验。实验结果证明了本文所研究算法的有效性和实用性,能够为公安机关的图像侦查工作中的模糊图像复原提供了理论基础和技术支撑。
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