基于非局部CTV-L1模型的大破損彩色紋理圖像修復.pdf

1、圖像修復技術，作為數字圖像處理領域內的重點研究內容之一，越來越受到機器視覺和計算機圖形學領域研究者的關注。偏微分方程作為圖像處理的主流方法之一，基于偏微分方程的圖像修復模型能夠較好地修復非紋理圖像。基于變分TV(Total Variation)-L1模型已經成功地用于灰度圖像恢復,但由于彩色圖像層與層之間存在耦合關系，該模型不能直接用于處理彩色紋理圖像。
　　為解決大破損彩色紋理圖像修復問題，本文將TV-L1模型推廣到非局部CTV

2、-L1模型。主要工作和創(chuàng)新成果如下：第一，介紹幾種經典圖像修復模型。重點介紹微觀仿真BSCB模型、全變差(TV，Total Variation)模型和曲率驅動擴散模型(CDD，Curvature-Driven Diffusions)，并詳細分析幾種模型的優(yōu)缺點。第二，對非局部TV-L1模型修復灰度紋理圖像修復的原理、方法及應用進行了研究和探討。第三，針對非局部TV-L1模型直接用于修復彩色紋理圖像效果不理想的問題，提出非局部CTV-L1

3、彩色圖像修復模型，該模型不僅包含非局部算子，同時還引入了CTV(Color Total Variation)規(guī)則項，前者可以修復大破損紋理圖像，后者充分考慮了彩色圖像層與層之間的耦合關系，在處理彩色圖像時可以有效地保邊緣，此外，L1范數數據項的引入使得該模型還可保持圖像對比度及去除圖像中異常的不規(guī)則點。為提高模型的運算效率，本文通過引入輔助變量和Lagrange乘子為其設計了高效增廣Lagrangian算法。最后實驗驗證了該模型和算法的