基于紋理合成的數(shù)字圖像修復(fù)算法研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)字技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步，數(shù)字圖像技術(shù)在掃描儀、數(shù)碼相機(jī)、數(shù)碼攝像機(jī)、數(shù)字電視，以及可收發(fā)圖像的移動(dòng)電話(huà)等數(shù)字產(chǎn)品中得到廣泛應(yīng)用，圖像以數(shù)字形式存儲(chǔ)、共享和傳輸是其技術(shù)發(fā)展的必然，但是有很多因素會(huì)引起圖像上局部信息的缺損。在其他方面的應(yīng)用如根據(jù)某種目的移去特定的物體，移去后留下的空白區(qū)域需要得到修復(fù)，使圖像變得完整。本文研究的主要內(nèi)容就是數(shù)字圖像修復(fù)算法，將受損圖像修復(fù)成完整的無(wú)缺損圖像，從視覺(jué)上察覺(jué)不到曾經(jīng)受損的痕跡。

2、 本文介紹了兩種基本的數(shù)字圖像修復(fù)算法，一種是基于偏微分方程的算法，從理論和實(shí)踐對(duì)這種基礎(chǔ)的算法給與了深刻的研究分析，作為后續(xù)算法的理論依據(jù)。另外一種是基于紋理合成的數(shù)字圖像修復(fù)算法，本文著重分析了 算法和 算法，總結(jié)了基于紋理合成的圖像修復(fù)算法基本框架以及具體的數(shù)字實(shí)現(xiàn)方法。在此基礎(chǔ)上提出了多種改進(jìn)算法。 本文首先對(duì)圖像修復(fù)的優(yōu)先權(quán)算法做了三個(gè)方面的改進(jìn)。第一個(gè)是基于 算子的優(yōu)先權(quán)算法，這種改進(jìn)的算法能夠

3、將細(xì)節(jié)信息很好地保留下來(lái)，不會(huì)丟失重要的細(xì)節(jié)信息。第二個(gè)優(yōu)先權(quán)改進(jìn)算法基于 模型，同時(shí)引入了因子 使得算法可以在等幅線(xiàn)方向和梯度方向之間選擇最佳的修復(fù)順序，綜合了 算法和 算法的優(yōu)點(diǎn)，能夠很好地恢復(fù)圖像中受損的物體輪廓線(xiàn)條，保留了受損區(qū)域的結(jié)構(gòu)信息，在視覺(jué)上提高了最終的修復(fù)效果。第三個(gè)改進(jìn)的優(yōu)先權(quán)算法基于 模型，修復(fù)順序不僅沿等幅線(xiàn)方向進(jìn)行，并且等幅線(xiàn)上位于等幅線(xiàn)曲度較大如拐點(diǎn)處的點(diǎn)具有更高的優(yōu)先權(quán)，滿(mǎn)足了連通性原則。這三個(gè)改進(jìn)算法在

4、保證圖像連續(xù)性方面具有一致性，都盡量保留受損區(qū)域的紋理信息和結(jié)構(gòu)信息。 隨后論文對(duì)圖像修復(fù)的塊匹配方式做了兩種改進(jìn)。第一種改進(jìn)算法引入了權(quán)值模塊，決定了模塊中不同位置處像素點(diǎn)對(duì)差值的權(quán)重。當(dāng)使用較小的模塊時(shí)，由于圖像鄰近像素點(diǎn)之間的相關(guān)性，采用中心權(quán)重較大的模板；當(dāng)使用較大的模塊時(shí)，為了減少塊間效應(yīng)，同時(shí)考慮到中間像素對(duì)修復(fù)圖像質(zhì)量的總體影響下降的情況，采用邊緣點(diǎn)權(quán)重較大的模板。第二種改進(jìn)算法考慮了像素的置信度，改進(jìn)后模塊間距離