30444.結(jié)合灰度熵與邊緣標(biāo)記的圖像修復(fù)算法研究

1、分類(lèi)號(hào)：UDC：密級(jí)：學(xué)校代碼：學(xué)號(hào)：118452111114016廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文(理學(xué)碩士)結(jié)合灰度熵與邊緣標(biāo)記的圖像修復(fù)算法研究奚祥艷指導(dǎo)教師姓名、職稱(chēng)：王塑蘊(yùn)熬攮學(xué)科(專(zhuān)業(yè))或領(lǐng)域名稱(chēng)：座用數(shù)堂學(xué)生所屬學(xué)院：座旦數(shù)堂堂瞳論文答辯日期：至Q!壘生魚(yú)旦!目摘要摘要圖像修復(fù)是指利用圖像的已知信息來(lái)填充待修復(fù)區(qū)域內(nèi)已經(jīng)丟失的或破損的信息，從而達(dá)到視覺(jué)上完整性的半自動(dòng)化處理過(guò)程，在文物保護(hù)、影視特技制作(刪除視頻圖像中的文字、標(biāo)題

2、等)、多余物體剔除等方面有著重大的應(yīng)用價(jià)值，已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)研究熱點(diǎn)其中，基于紋理合成的圖像修復(fù)算法(典型算法為Criminisi算法)因其能夠從整體上把握?qǐng)D像的細(xì)節(jié)和紋理，從而達(dá)到較好的修復(fù)效果，因而得到了廣泛的研究本文從Criminisi算法優(yōu)先級(jí)函數(shù)的選擇以及容易造成邊緣不連續(xù)等問(wèn)題入手研究圖像修復(fù)的改進(jìn)算法本文的主要工作如下：第一，介紹圖像修復(fù)研究的現(xiàn)狀及應(yīng)用前景，分析目前修復(fù)的難點(diǎn)通過(guò)分析幾種典型的修復(fù)

3、算法，分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)重點(diǎn)介紹基于紋理合成的圖像修復(fù)算法，了解Criminisi算法的改進(jìn)方向第二，針對(duì)Criminisi算法在修復(fù)過(guò)程中結(jié)構(gòu)項(xiàng)的選擇依賴(lài)于待修復(fù)區(qū)域的形狀以及隨著修復(fù)的進(jìn)行置信度迅速降低為零，從而造成修復(fù)順序出現(xiàn)偏差的不足，采用一種描繪灰度聚集的描繪子一熵，來(lái)對(duì)優(yōu)先權(quán)中的結(jié)構(gòu)項(xiàng)進(jìn)行改進(jìn)。仿真實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)算法消除了對(duì)待修復(fù)區(qū)域邊界形狀的依賴(lài)性，改變了置信度迅速下降為零的趨勢(shì)，尤其對(duì)純紋理、強(qiáng)邊緣以及一些幾何組合圖形修復(fù)

4、效果較好第三，針對(duì)Criminisi算法在修復(fù)線性結(jié)構(gòu)時(shí)，往往會(huì)因最后一個(gè)待修復(fù)塊的不匹配而造成線性修復(fù)的不連續(xù)；同時(shí)由于優(yōu)先級(jí)不能準(zhǔn)確的區(qū)分紋理與結(jié)構(gòu)，會(huì)造成紋理的延伸，針對(duì)這些問(wèn)題，探討了一種利用特定顏色對(duì)邊緣結(jié)構(gòu)進(jìn)行線性標(biāo)記的改進(jìn)算法算法首先對(duì)待修復(fù)圖像采用特定顏色進(jìn)行線性結(jié)構(gòu)的標(biāo)記，然后對(duì)該圖像與原圖像同時(shí)進(jìn)行修復(fù)實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)算法較好的克服了原Criminisi算法所存在的缺點(diǎn)，有較好的視覺(jué)效果關(guān)鍵詞：圖像修復(fù)9灰度熵；優(yōu)先級(jí)