面向影像資料的視頻修復(fù)技術(shù)的研究.pdf

1、影像作為多媒體信息是人類從外界獲取信息的主要來源之一，同時生動具體的影像資料由于其特殊的記錄形式為我們了解歷史提供了重要的來源。然而受到當(dāng)時拍攝條件的限制或由于保存不當(dāng)及不恰當(dāng)?shù)目截惖鹊纫蛩氐挠绊?，現(xiàn)存的大量影視作品特別是膠片電影中存在著大量程度各異的多種失真現(xiàn)象，因此對這些資料進行保護及修復(fù)已經(jīng)變得刻不容緩。
　　 隨著計算機軟硬件技術(shù)與數(shù)字化處理技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)字化的處理方法以其便于保存、無需反復(fù)修復(fù)等優(yōu)勢被引入到視頻修復(fù)

2、問題中；同時由于視頻信息構(gòu)成的特殊性，數(shù)字影像的修復(fù)成為數(shù)字化處理領(lǐng)域的難點和熱點之一。視頻序列中存在著種類繁多的失真現(xiàn)象，其中較為常見的包括斑點、亮度閃爍、垂直劃痕、抖動等。由于造成這些失真現(xiàn)象的原因各異，修復(fù)的方法也各有不同，本文主要致力于面向影像資料的視頻修復(fù)技術(shù)的研究，并選擇了斑點的檢測、大尺度斑點破損的修復(fù)、亮度閃爍的修正及垂直劃痕的檢測作為本論文的主要研究內(nèi)容：
　　 1．在對影像資料中存在的斑點及其特點進行研究分析

3、，以及對現(xiàn)有視頻序列斑點檢測算法進行深入調(diào)研的基礎(chǔ)上，本文提出了基于紋理匹配及雙步長自適應(yīng)多閾值的斑點檢測算法。該方法通過引入紋理匹配方法降低錯誤檢測率，同時自適應(yīng)閾值方法的使用提高了斑點檢測的正確度，從而達到了提高正確檢測率與錯誤檢測率比值的目的。
　　 2．通過對存在大面積破損圖像的補全算法的研究，本文提出了一種基于紋理合成的快速圖像修復(fù)算法，并將該算法應(yīng)用于視頻修復(fù)中存在大尺度破損的斑點修復(fù)中。在這一方法中分別采用了順序排

4、除法、多分辨率的紋理搜索以及圖像的下采樣方法，大幅提高了區(qū)域填充過程中紋理匹配的效率，為大尺度破損的視頻斑點提供了一種高效可靠的修復(fù)算法。
　　 3．分析研究現(xiàn)有亮度閃爍修正算法中采用的線性模型及非線性模型的合理性及可行性，針對圖像序列中存在的亮度閃爍，提出了一種基于運動補償及閾值法的閃爍修正方法。其中采用了三步搜索算法對圖像序列進行運動估計，從而準(zhǔn)確地檢測出運動區(qū)域，此外閾值法的引入達到了避免誤檢測、提高檢測效率的目的，同時這