基于稀疏結(jié)構(gòu)的圖像修復(fù)方法研究.pdf

1、數(shù)字圖像修復(fù)是圖像處理領(lǐng)域中的一個重要分支，是通過一定的算法與規(guī)則，利用圖像中已知信息區(qū)域修復(fù)信息丟失區(qū)域，以達(dá)到特定目的一個過程?，F(xiàn)有的圖像修復(fù)方法按照其處理方式可以分為兩類：小尺度區(qū)域圖像修復(fù)方法和基于紋理合成的圖像修復(fù)方法。
　　小尺度區(qū)域圖像修復(fù)方法是將圖像修復(fù)的過程轉(zhuǎn)化為偏微分方程，然后通過優(yōu)化的方法來處理圖像。該類算法是利用受損區(qū)域邊界建立函數(shù)模型，使得圖像已知信息沿著等照度線由外向內(nèi)傳播擴(kuò)散到待修復(fù)區(qū)域。該類算法保持

2、了圖像邊緣的同時也平滑了噪聲。
　　基于紋理合成的圖像修復(fù)算法，是利用紋理區(qū)域的一致性、連貫性、重復(fù)性，來進(jìn)行紋理合成填充待修復(fù)區(qū)域。該類方法適用于破損區(qū)域較大的紋理圖像中?；趦?yōu)先權(quán)的圖像修復(fù)方法奠定了該類算法的基礎(chǔ)，找到待修復(fù)區(qū)域邊界上最優(yōu)先修復(fù)塊，在圖像已知區(qū)域中尋找相似塊，取代當(dāng)前待修復(fù)塊，最后更新待修復(fù)邊界，并迭代算法。Criminisi方法具有速度快，效率高的特點(diǎn)。Xu方法通過引入塊結(jié)構(gòu)稀疏，改進(jìn)了Criminisi方

3、法中的優(yōu)先權(quán)計算，在修復(fù)效果上做出了很大的提升。但這兩中算法在優(yōu)先權(quán)計算存在不穩(wěn)定性，以及修復(fù)順序容易導(dǎo)致后期匹配的塊不一致。本文在深入研究了現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上，對以上問題做出了如下兩點(diǎn)改進(jìn)：
　?。?）改進(jìn)優(yōu)先權(quán)計算：在現(xiàn)有優(yōu)先權(quán)基礎(chǔ)上，引入了幾何分布的概念，通過計算待修復(fù)塊的相似塊的幾何分布的離散度來更新優(yōu)先權(quán)計算方式，得到更加合理的修復(fù)順序。
　　（2）結(jié)構(gòu)優(yōu)先修復(fù)策略和區(qū)域劃分：通過分析研究了圖像的視覺理論，提出了結(jié)構(gòu)