基于稀疏表示的圖像編輯技術研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著相機的普及，圖像逐漸成為表達和傳遞信息的載體。隨之而來的，人們對圖像的需求量越來越大，對圖像的質(zhì)量要求也越來越高。因為時間地點不合適，拍攝的場景中缺少了重要的人或物，這需要后期添加所需的目標；或者場景中出現(xiàn)了期待以外的對象，這需要后期刪除目標。針對這兩個圖像編輯問題，本論文分別給出了有效的解決方案。
　　在圖像場景中添加人或物是重要的圖像合成問題。該問題經(jīng)典的解決方案是泊松融合。泊松融合是一種基于梯度場的圖像融合算法，其基于合

2、成域的邊界條件及源圖像片的梯度信息建立優(yōu)化方程以期望合成區(qū)域的梯度與目標的一致。該方法適用于源圖像合成邊界像素變化基本一致的情況。如果有明顯的差距，其必將引起圖像變形，導致合成的結果圖像出現(xiàn)模糊的現(xiàn)象?？紤]到圖像的邊緣相對于整幅圖像是稀疏的，其變化從視覺上對物體的細節(jié)不能造成影響，本論文提出了一種L0梯度保持的圖像合成技術，該方法將因合成邊界像素變化不一致引起的變形集中擴散到具有大梯度值的邊緣像素上從而保持表示圖像細節(jié)的小梯度值不變。采

3、用迭代的方式優(yōu)化求解該問題，每次迭代僅對大梯度值進行更新。迭代數(shù)次后可以有效地優(yōu)化泊松融合的結果，減弱合成區(qū)域的模糊現(xiàn)象。
　　障礙物去除是一個病態(tài)問題，因為單從一幅圖像無法推知障礙物背后的內(nèi)容。本論文研究一種運動障礙物的前景去除問題，輸入是幾幅在不同時刻拍的照片，運動物體在每幅照片中的位置不同，且每幅圖片中被遮擋的區(qū)域可以在其他照片中找到。運動物體占整幅圖像的比例是比較小的，且同一區(qū)域只在一幅或至多兩幅照片中被遮擋。鑒于此，本論