數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)及其在圖像壓縮中的應(yīng)用.pdf

1、隨著社會(huì)各項(xiàng)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺和數(shù)字圖像處理已經(jīng)滲透到人們生活和工作的方方面面。而數(shù)字圖像修復(fù)是計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容，它在2000年舉辦的一次學(xué)術(shù)會(huì)議上首先被提出，現(xiàn)在已經(jīng)成為眾多研究人員研究的熱點(diǎn)話題。數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)應(yīng)用廣泛，包括圖像壓縮、修復(fù)受損的文物字畫、移除標(biāo)定的目標(biāo)物體、制作影視特技等等。
　　 數(shù)字圖像修復(fù)是指利用已知區(qū)域，對(duì)圖像中有局部信息缺損的區(qū)域按照某種規(guī)則進(jìn)行修復(fù)的一個(gè)過程，要

2、求修復(fù)后的信息缺損區(qū)域與原有已知區(qū)域之間的過渡盡可能自然，并盡量減少人工修復(fù)的痕跡，使圖像看起來自然。
　　 本文首先介紹了圖像修復(fù)技術(shù)的定義、研究意義及國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀，展示了這一技術(shù)廣闊的應(yīng)用前景。然后分析了目前主要的兩種圖像修復(fù)技術(shù):基于偏微分方程(PDE)的圖像修復(fù)技術(shù)和基于紋理合成的圖像修復(fù)技術(shù)。首先介紹偏微分方程作為一種數(shù)學(xué)分析工具在圖像處理中的應(yīng)用，在此基礎(chǔ)上給出了三種經(jīng)典的修復(fù)模型:BSCB模型、TV模型以及CDD

3、模型，介紹了這三種模型的實(shí)現(xiàn)原理及其實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
　　 接下來研究了基于紋理合成的圖像修復(fù)，首先給出紋理合成技術(shù)的基礎(chǔ)理論知識(shí)，然后概括了現(xiàn)有的紋理合成技術(shù)類型。由Criminisi等人在此技術(shù)基礎(chǔ)上，提出的基于樣本塊的圖像修復(fù)算法是本文研究的重點(diǎn)內(nèi)容。首先研究了經(jīng)典Criminisi算法的詳細(xì)步驟，分析了算法的優(yōu)勢(shì)所在:簡(jiǎn)單易于實(shí)現(xiàn)，并且能夠兼顧圖像的紋理和結(jié)構(gòu)信息。本文還針對(duì)Criminisi算法的不足之處做出了相應(yīng)改進(jìn)，改進(jìn)

4、的算法在優(yōu)先權(quán)以及匹配準(zhǔn)則中增加了像素點(diǎn)的曲率信息，并設(shè)置邏輯標(biāo)識(shí)矩陣，標(biāo)識(shí)源區(qū)域樣本塊是否被使用過，對(duì)于源區(qū)域中使用過一次的樣本塊不再納入搜索范圍內(nèi)。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)的基于樣本塊的圖像修復(fù)算法不僅在時(shí)間上優(yōu)于Criminisi算法，在圖像修復(fù)質(zhì)量上也取得了更好的效果。最后本文將數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)應(yīng)用在圖像壓縮中，給出一種集成圖像修復(fù)技術(shù)的壓縮系統(tǒng)。
　　 首先分析了圖像修復(fù)技術(shù)在圖像壓縮系統(tǒng)中應(yīng)用的可行性，然后設(shè)計(jì)了一種將現(xiàn)有圖像

5、壓縮方法和改進(jìn)基于樣本塊的圖像修復(fù)技術(shù)相結(jié)合的圖像編解碼系統(tǒng)，在分析系統(tǒng)原理框架基礎(chǔ)上，也對(duì)系統(tǒng)各功能模塊及其實(shí)現(xiàn)算法做了詳細(xì)分析。在該系統(tǒng)的編碼端，先提取圖像的邊緣，并將其擴(kuò)展，得到原始圖像的邊緣擴(kuò)充圖，根據(jù)邊緣擴(kuò)充圖丟棄原始圖像平坦區(qū)域中易于修復(fù)的圖像塊，然后將處理后的圖像進(jìn)行編解碼，最后對(duì)解碼后的不完整圖像，在邊緣擴(kuò)充輔助信息的幫助下通過修復(fù)技術(shù)完成重建工作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的集成圖像修復(fù)技術(shù)的壓縮系統(tǒng)在保證圖像質(zhì)量的前提下