圖像修復技術(shù)在贛南紅色文物保護中的應(yīng)用與研究_1070.pdf

1、分類號：密級：UDC：學號：6120130071碩士學位論文碩士學位論文圖像修復技術(shù)在贛南紅色文物保護中的應(yīng)用與研究圖像修復技術(shù)在贛南紅色文物保護中的應(yīng)用與研究ResearchApplicationofImageInpaintingTechnologyintheRedCulturalRelicsofGannan學位類別：理學碩士作者姓名：楊紅光學科、專業(yè)：計算機科學與技術(shù)研究方向：智能計算與信息安全指導教師：劉建生副教授2016年5月3

2、1日江西理工大學碩士學位論文摘要摘要數(shù)字圖像修復是機器視覺中的研究熱點，如今越來越多的研究者加入到圖像修復的研究行列中，促使圖像修復技術(shù)得到了快速的發(fā)展。然而，由于圖像破損情況的復雜性，時至今日還沒有一種修復算法能夠適應(yīng)于所有情況的修復。要完成圖像的自適應(yīng)修復，前提是能夠?qū)D像的破損區(qū)域自動分割提取，目前大多數(shù)的破損區(qū)域的確定還是靠人工來完成。文章用贛南地區(qū)紅色文物作為圖像處理的研究模體，在其基礎(chǔ)上展開了對圖像破損區(qū)域自動提取和修復的研

3、究。具體內(nèi)容如下：(1)聚類分析中的K均值（KMeansClustering）聚類是非常經(jīng)典的無監(jiān)督聚類算法。它原理較為簡單并且能夠快速收斂，而缺點也很明顯：算法結(jié)果嚴重依賴初始中心的選擇，并且全局尋優(yōu)能力不足?；依莾?yōu)化算法是最近幾年提出的一種元啟發(fā)式算法，擁有良好的勘探與開發(fā)能力，文章提出一種結(jié)合灰狼優(yōu)化和K均值的混合聚類算法。實驗證明，該混合算法以尋求一組最佳聚類中心為目標，在較快的收斂速度下能得到良好的全局搜索能力，提高了原始算法