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文檔簡介
1、圖像修復(fù)起源于上個(gè)世紀(jì)的八十年代,人們主要是對古代的文物字畫進(jìn)行手工的修復(fù),而后由于數(shù)字圖像技術(shù)的崛起,數(shù)據(jù)圖像修復(fù)的技術(shù)也發(fā)展起來,成為圖像處理的一個(gè)重要的方面。目前數(shù)字圖像修復(fù)算法主要分成兩個(gè)派別,一個(gè)是基于偏微分方程的圖像修復(fù)算法,主要的思想是利用數(shù)學(xué)理論方式設(shè)計(jì)描述圖像修復(fù)的偏微分方程(PDE),通過計(jì)算方程的解來完成圖像修復(fù)過程。
本文詳細(xì)闡述并比較了經(jīng)典的幾種PDE方法,如BSCB、TV和CDD模型,討論了它們
2、的優(yōu)點(diǎn)與不足之處。另一個(gè)是基于樣本紋理合成的圖像修復(fù)方法。主要的思想是根據(jù)破損的區(qū)域的周邊信息來在整幅圖像上尋找最優(yōu)匹配塊,來填補(bǔ)缺損區(qū)域,從而完成修復(fù)工作,如Criminisi算法。另外本文也介紹了基于凸集投影的紋理修復(fù)方法(POCS),它是人工的修復(fù)方法,摳取與待修復(fù)區(qū)域具有相似結(jié)構(gòu)且大小一樣的紋理塊,通過傅里葉變換將圖像的相位與幅值信息相分離,把相位的影響因素去掉,根據(jù)凸集投影原理在幅值信息中完成修復(fù)工作。對以上的算法做了比較詳細(xì)
3、的綜述,并根據(jù)模型的理解實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)的算法,給出了各個(gè)模型的修復(fù)效果,做了相應(yīng)的結(jié)果分析,比較了它們之間的優(yōu)缺點(diǎn)。同時(shí)在以上的模型基礎(chǔ)上,本文提出基于高斯金字塔的置信傳播算法,實(shí)驗(yàn)證明該算法能夠較好地保持圖像的紋理與結(jié)構(gòu)信息。另外針對Criminisi算法的不足,本文也提出了改進(jìn)紋理合成算法,在紋理合成過程中動(dòng)態(tài)地選擇復(fù)制圖像塊的大小,增加了一致性搜索策略加強(qiáng)圖像視覺的連貫性,并在這基礎(chǔ)上引入了人機(jī)交互的方法,解決修復(fù)具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)圖像的難
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