基于結構信息增強的大區(qū)域圖像修復算法研究.pdf

1、圖像修復技術是指從一幅包含缺損區(qū)域的圖像中提取已知像素的的信息并利用其信息填充未知像素區(qū)域，并使得填充的結果保持結構信息上的連續(xù)性和紋理信息上的一致性。圖像修復技術應用廣泛，在圖像處理、計算機視覺、人工智能等諸多領域都有涉及。隨著近些年來電子技術和傳感技術的發(fā)展，使得對于更加高精度和更加實時性的圖像修復和圖像編輯功能的需求正日益增長。
　　本文以修復大面積缺損區(qū)域中的紋理和結構為目標，通過全面分析圖像修復領域的多種經典研究方法，詳

2、細比較了這些方法各自的優(yōu)缺點和適用條件，由此提出了圖像修復領域存在的不足和面臨的挑戰(zhàn)。并主要針對當前算法對于圖像中結構部分的恢復能力不足，分別從兩個方面進行增強，構成了論文的主要創(chuàng)新點:
　　1.本文首先利用圖像塊匹配統計特性能夠增強圖像中的主體結構信息的特性來改進基于貪心塊匹配算法中的誤差累積問題，同時結合交互輸入對于圖像結構分量的信息補充，提出了一種基于圖像塊匹配統計特性和交互輸入的圖像修復算法。我們將論文所提算法與多種經過優(yōu)

3、化過的塊匹配算法進行對比，實驗結果表明該算法的有效性。
　　2.其次，通過在計算機視覺領域廣泛運用的結構描述算子來增強圖像中的結構信息，以及利用基于全局優(yōu)化修復算法中最具代表性的圖分割能量優(yōu)化算法，設計了一種新穎的基于方向梯度直方圖特征(簡稱HOG)的全局優(yōu)化的修復算法。該方法能很好地解決非全局最優(yōu)化造成的復雜結構信息不能較好恢復的問題，在大量不同類型的數據上的實驗結果說明了該算法在修復效果和修復效率上都達到了領先水平。