數(shù)字圖像修補(bǔ)與分割-基于張量投票和紋理合成的數(shù)字圖像修復(fù)的研究.pdf

1、圖像修復(fù)是圖像復(fù)原研究中的一個(gè)重要內(nèi)容，也是當(dāng)前圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。圖像修復(fù)是對(duì)圖像上信息缺損區(qū)域進(jìn)行信息填充的過(guò)程，其目的是恢復(fù)有信息缺損的圖像，并使觀察者無(wú)法察覺(jué)圖像曾經(jīng)缺損或己被修復(fù)。該項(xiàng)技術(shù)在文物保護(hù)、影視特技制作、老照片的修復(fù)、圖像中文本的去除、障礙物的去除以及視頻錯(cuò)誤隱藏等方面，有著很高的應(yīng)用價(jià)值。該領(lǐng)域的研究，國(guó)外正在蓬勃發(fā)展，國(guó)內(nèi)尚處于起步階段。本文主要基于張量投票算法研究小尺度缺損的圖像修復(fù)(in

2、painting)技術(shù)和基于紋理合成技術(shù)研究大尺度缺損的圖像補(bǔ)全(completion)技術(shù)。 論文的第一章是緒論，介紹本文的研究背景及意義、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和應(yīng)用前景、以及本文的結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新點(diǎn)。 第二章介紹了數(shù)字圖像修復(fù)的基礎(chǔ)知識(shí)的常用算法，介紹了圖像修復(fù)方法論inpain-ting算法、紋理合成技術(shù)、成分標(biāo)注算法等。 第三章主要介紹張量投票算法的原理、張量投票在圖形重構(gòu)中的應(yīng)用、張量投票在圖像修復(fù)中的應(yīng)用等。

3、 第四章研究的是小尺度缺損的圖像修復(fù)技術(shù)。小尺度缺損的圖像修復(fù)可以看作是一個(gè)去除噪聲的過(guò)程，本文將張量投票算法和成分標(biāo)注算法相結(jié)合，提出了一種新的去除噪聲的算法，和傳統(tǒng)的中值濾波以及單純的使用張量投票算法相比，在處理效果上明顯優(yōu)于前者。 第五章研究的是大尺度缺損的圖像修復(fù)技術(shù)。很多自然圖像的紋理都有很強(qiáng)的方向性。在基于樣本的紋理合成技術(shù)中，搜索紋理的匹配塊時(shí)，利用紋理的方向特性，可以將搜索過(guò)程約束到沿著紋理的方向進(jìn)行。本章在