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公开(公告)号：CN119477774A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411575277.7
申请日：2024-11-06
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，公开了一种气动热辐射效应图像序列亮度均匀化方法及系统，方法包括：基于退化图像序列中每一帧退化图像的气动热辐射效应偏置场拟合系数向量，构造偏置场拟合系数向量的权函数；用所述权函数构造每一帧退化图像的偏置场稀疏向量：拟合每一帧退化图像的偏置场；用每一帧退化图像减去对应的拟合的偏置场，得到每一帧校正图像，以实现对所述退化图像序列的亮度均匀化。进一步地，通过构建每一帧校正图像的基于图像序列灰度分布的拟合函数，用所述拟合函数替换对应校正图像的均值，得到更新后的校正图像，实现对所述退化图像序列亮度的进一步均匀化。本发明能够对气动热辐射效应图像序列的亮度进行均匀化。
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公开(公告)号：CN110852973B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN201911100915.9
申请日：2019-11-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，公开了一种脉冲噪声模糊图像非线性复原方法及系统，脉冲噪声模糊图像非线性复原方法具体包括：建立脉冲噪声模糊图像退化机理模型，进而确定优化框架；构造数据项来建模脉冲噪声；选取图像先验项，结合数据项构造脉冲噪声模糊图像非盲目反卷积模型；利用迭代重加权最小二乘算法和共轭梯度法对非盲目反卷积模型进行数值优化求解，得到复原图像。本发明提出一种脉冲噪声模糊图像非线性复原方法，对脉冲噪声的性质进行分析，针对性地设计出非线性反卷积模型，求解非线性退化的脉冲噪声模糊图像复原问题。
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公开(公告)号：CN119599898A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411580393.8
申请日：2024-11-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种低秩分解图像非均匀性条带校正方法及系统，属于数字图像处理技术领域；在对待校正图像进行校正的过程中，通过构造以数据保真项、图像先验项以及条带先验项之和最小化为目标的能量泛函优化模型，并基于非均匀性条带在每一列上具有一致性这一发现，在对条带矩阵施加秩一约束后，分解求解该模型以实现条带噪声的重建及图像校正，能够对存在非均匀性条带的图像进行精准校正，提高了重建所得图像的质量；与此同时，本发明能够对包含不同类型的非均匀性条带噪声的图像进行精准校正，适用范围较广。
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公开(公告)号：CN119444624A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411446693.7
申请日：2024-10-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/80
Abstract: 本发明公开了气动热辐射效应图像的稀疏表示校正方法，属于数字图像处理领域，包括：构造以数据保真项、图像先验正则化项以及偏置场先验正则化项之和最小化为目标的能量泛函优化模型；数据保真项用于衡量退化图像与原始清晰图像及偏置场间的差异；图像先验正则化项用于衡量原始清晰图像的梯度；偏置场B采用字典拟合为B＝Wa，W和a分别为字典和系数向量，且偏置场先验正则化项用于衡量系数向量a的L1范数；在系数向量a中的非零元素数量不超过预设阈值的约束下求解能量泛函优化模型，得到系数向量a；按照B＝Wa重建偏置场B，从退化图像中减去偏置场B，得到原始清晰图像。本发明能够提高气动热辐射效应图像的校正精度和校正图像质量。
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公开(公告)号：CN115601260A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211236695.4
申请日：2022-10-10
Applicant: 华中科技大学(CN)
Abstract: 本发明公开了一种神经网络和优化模型联合驱动的高光谱图像复原方法，属于数字图像处理技术领域。包括：步骤S1、以高光谱图像光谱维和非局部维低秩先验项作为约束，构造低秩张量复原模型；步骤S2、搭建神经网络，将高光谱图像重组张量块T输入所述神经网络，输出高光谱图像光谱维和非局部维的最优子空间维度；步骤S3、计算最优子空间；步骤S4、基于光谱维最优子空间和非局部维最优子空间，采用ADMM交替方向乘子法求解所述低秩张量复原模型，复原所述清晰的高光谱图像。本发明提升了高光谱图像复原的效果，将神经网络以一种新的方式嵌入到了优化模型中，结合了优化模型与神经网络的优势，为高光谱图像复原提供了一种新的思路。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110852973A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911100915.9
申请日：2019-11-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，公开了一种脉冲噪声模糊图像非线性复原方法及系统，脉冲噪声模糊图像非线性复原方法具体包括：建立脉冲噪声模糊图像退化机理模型，进而确定优化框架；构造数据项来建模脉冲噪声；选取图像先验项，结合数据项构造脉冲噪声模糊图像非盲目反卷积模型；利用迭代重加权最小二乘算法和共轭梯度法对非盲目反卷积模型进行数值优化求解，得到复原图像。本发明提出一种脉冲噪声模糊图像非线性复原方法，对脉冲噪声的性质进行分析，针对性地设计出非线性反卷积模型，求解非线性退化的脉冲噪声模糊图像复原问题。
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公开(公告)号：CN117078538A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310893813.7
申请日：2023-07-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于像素运动统计的远距大气湍流图像的校正方法。方法包括：对远距大气湍流退化图像序列中的像素值进行统计，以每一个位置出现次数最多的像素值作为该位置的像素值，构建一张基准评价图像；计算每张退化图像几何分数图，选取评分最高的前k个退化图像；对选取的k个退化图像中的像素值进行统计，以每一个位置的加权平均像素值作为该位置的像素值，构建参考帧；计算选取的k个退化图像与参考帧之间的变形场，并使用变形场对选取的k个退化图像进行几何形状变换，得到配准序列；校正配准序列的配准误差，得到校正图像序列。实现了提高参考帧的清晰度，去除配准序列中的配准误差，从而提高校正后图像的质量。
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公开(公告)号：CN111047544A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN202010018340.2
申请日：2020-01-08
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于非线性退化模型的饱和图像去模糊方法及系统，输入饱和模糊图像或一般模糊图像以及模糊图像对应的模糊核；根据饱和图像退化机理，构建非线性模糊图像退化模型；根据得到的退化建模和最大后验概率框架，构建饱和图像非线性反卷积框架；确定先验项，采用总变分先验，构建非线性能量泛函模型；通过交换方向乘子算法即ADMM算法或分裂Bregman算法求解上述的非线性能量泛函，获得待复原清晰图像x。本发明建模了饱和的非线性退化特性，去除饱和图像中的模糊，有效抑制了由于饱和像素存在误差而引起的振铃现象，复原得到了高质量的清晰图像。
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公开(公告)号：CN117078538B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310893813.7
申请日：2023-07-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于像素运动统计的远距大气湍流图像的校正方法。方法包括：对远距大气湍流退化图像序列中的像素值进行统计，以每一个位置出现次数最多的像素值作为该位置的像素值，构建一张基准评价图像；计算每张退化图像几何分数图，选取评分最高的前k个退化图像；对选取的k个退化图像中的像素值进行统计，以每一个位置的加权平均像素值作为该位置的像素值，构建参考帧；计算选取的k个退化图像与参考帧之间的变形场，并使用变形场对选取的k个退化图像进行几何形状变换，得到配准序列；校正配准序列的配准误差，得到校正图像序列。实现了提高参考帧的清晰度，去除配准序列中的(56)对比文件牛威等.自适应光学成像事后处理LoG域匹配图像质量评价《.红外与激光工程》.2018,第47卷(第11期),第1111005-1-9页.Chiman Kwan等.A New Blind VideoQuality Metric for Assessing DifferentTurbulence Mitigation Algorithms.《Electronics》.2021,第10卷(第18期),第1-16页.
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公开(公告)号：CN115601259A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211236259.7
申请日：2022-10-10
Applicant: 华中科技大学(CN)
IPC: G06T5/00 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于参数化多项式曲面的红外热辐射效应偏置场校正方法，属于图像处理技术领域，包括：红外热辐射效应退化机理建模，构建基于参数化多项式曲面拟合的热辐射效应偏置场退化模型；仿真训练数据集构建，其中包括成对的退化前后红外图像数据；知识引导的参数化多项式网络构建，包括第一、第二网络单元、偏置场图像重建单元及损失计算单元。将待校正的退化图像输入至训练好的红外热辐射效应偏置场校正模型中的第一网络单元，输出复原后的清晰红外图像。本发明利用多项式拟合偏置场的先验知识进行建模，并指导网络进行自适应校正，增加了网络的可解释性，从而有效提升了方法在实测场景中的泛化性能以及图像的成像质量。
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