基于PSO和FOA的圖像修復算法.pdf

1、近些年，圖像修復已成為圖像處理當中的一個研究熱點。在眾多圖像修復算法中，Criminisi算法及其改進算法以易實現(xiàn)、修復快和效果好的優(yōu)點，成為了該研究領(lǐng)域當中最熱門的算法。本文主要通過介紹原始Criminisi算法的三大步驟:優(yōu)先權(quán)的確定、最佳匹配塊的搜索和復制，說明原算法當中存在的一些不足，對其進行改進，并且將粒子群算法和果蠅優(yōu)化算法分別引入到算法當中。
　　首先，簡單介紹了圖像修復的研究背景、當前國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和應(yīng)用前景，以

2、此來引出Criminisi算法，并且對其進行全面介紹。
　　其次，分析了原算法在計算優(yōu)先權(quán)時存在的一些不足。在原算法中，置信度C(p)和數(shù)據(jù)項D(p)為乘積關(guān)系，當圖像逐漸被修復后，置信度C(p)會很快下降為0，此時數(shù)據(jù)項D(p)對優(yōu)先權(quán)幾乎沒有影響作用，會導致優(yōu)先權(quán)的計算不準確。為了消除原算法當中置信度和數(shù)據(jù)項相互影響的問題，將二者的幾何關(guān)系變?yōu)橄嗉?，使得二者之間不會相互影響。通過分析等照度線的曲率能夠反映出圖像的一些局部特征，

3、將其引入到優(yōu)先權(quán)的計算當中，使得優(yōu)先權(quán)的計算更加準確。在相似性度量函數(shù)的計算中間，也引入了等照度線的曲率。實驗結(jié)果表明，改進后算法的修復效果較好，PSNR值也比原算法有所提高。
　　隨后，由于原算法在搜索最佳匹配時使用的是全局搜索，這個搜索方法在搜索時花費時間較長，因此，考慮到粒子群算法和果蠅優(yōu)化算法的優(yōu)點，分別將兩種算法應(yīng)用到搜索最佳匹配塊當中，并且對這兩種改進的算法進行了比較，仿真結(jié)果表明，這兩種改進方式對于算法的修復效率都有