基于結(jié)構(gòu)與紋理合成的圖像修復算法研究.pdf

1、本文以紋理合成的塊匹配圖像修復算法為基礎,結(jié)合結(jié)構(gòu)圖像修復算法的優(yōu)點,建立新的圖像修復模型。
　　第一章簡要闡述了數(shù)字圖像修復的研究意義、發(fā)展歷程和現(xiàn)狀。
　　第二章簡單介紹了紋理合成算法的背景和歷史沿革,以及一些常用的紋理合成圖像修復算法;并對經(jīng)典紋理合成算法——Criminisi算法進行了重點介紹。
　　第三章對Criminisi算法中優(yōu)先級的確定以及匹配塊的選取分別作了改進,提出了一種基于改進優(yōu)先級的加權(quán)匹配的圖

2、像修復算法。算法首先在優(yōu)先級中考慮了圖像顯著結(jié)構(gòu)的影響,使改進的優(yōu)先級更加精確;其次提出了更為合理的加權(quán)匹配因子;最后根據(jù)圖像結(jié)構(gòu)相似性特征對圖像進行分塊修復。實驗表明,改進后的算法不僅克服了現(xiàn)有算法可能存在的偏差延續(xù)問題,使得圖像修復的結(jié)果更加符合人們的視覺效果;而且大大縮短了修復時間。
　　第四章結(jié)合結(jié)構(gòu)算法及塊匹配算法的優(yōu)點,并考慮到顯著結(jié)構(gòu)對圖像修復的巨大影響,對既有顯著結(jié)構(gòu)同時又包含豐富紋理的待修復圖像給出了一種修復算法

3、:首先利用形態(tài)學算子將破損部分的細小結(jié)構(gòu)與大塊區(qū)域分開;再利用快速結(jié)構(gòu)修復算法對圖像進行處理,然后利用插值算法對待修復圖像進行完整顯著結(jié)構(gòu)重構(gòu),最后利用改進優(yōu)先級的加權(quán)匹配算法進一步修復。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)算法相比,上述算法在改善修復效果的同時還大大縮短了修復時間。
　　第五章對顯著邊緣特征的自動化重構(gòu)做了探索性研究,初步解決了圖像中存在的典型的V-S型斷痕問題,并結(jié)合縮放的思想輔助圖像修復,實驗結(jié)果驗證了上述方法的可行性。