基于樣本塊和低秩理論的圖像修復(fù)算法研究.pdf

1、隨著計算機視覺的飛速發(fā)展，人們對圖像質(zhì)量的要求越來越高，當圖像遭到一定程度的破壞而無法提供給人們足夠的信息時，數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)應(yīng)運而生。圖像修復(fù)就是利用破損圖像中未被破壞的部分來估計出被破壞的部分，使圖像恢復(fù)如初的計算機技術(shù)。其目的是修補圖像中的破損區(qū)域或移除特定目標，修補后的圖像需滿足觀察者視覺上的需要，不被察覺出圖像修補的痕跡。目前，圖像修復(fù)技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到藝術(shù)品復(fù)原、攝影、交通監(jiān)控、影視制作等領(lǐng)域。數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)的研究具有理論意義

2、和實用價值。
　　本文研究了數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)中幾種較為經(jīng)典的修復(fù)算法，主要包括基于擴散、基于樣本塊和基于低秩理論的圖像修復(fù)算法，指出了它們的優(yōu)點及不足之處。其中，學者們對基于樣本塊的數(shù)字圖像修復(fù)算法研究得最為深入，它的發(fā)展也十分迅速。Criminisi算法以圖像塊為單位進行修復(fù)，優(yōu)先權(quán)值的設(shè)置方式不是很完善，搜索匹配塊時易產(chǎn)生誤匹配，修復(fù)結(jié)果往往不夠理想。
　　為了滿足人眼的視覺需求，提高修復(fù)質(zhì)量，本文在基于樣本塊的圖像修復(fù)

3、框架基礎(chǔ)之上提出了一種新的圖像修復(fù)算法。新算法在計算優(yōu)先權(quán)時利用結(jié)構(gòu)張量獲取局部結(jié)構(gòu)信息;兩步匹配塊搜索法能夠有效降低誤匹配發(fā)生的概率;將匹配塊的結(jié)構(gòu)相似性與低秩理論相結(jié)合對未知像素點進行恢復(fù)。實驗結(jié)果表明，本文提出的數(shù)字圖像修復(fù)算法能夠設(shè)置合理的優(yōu)先權(quán)，降低誤匹配發(fā)生的概率，保證修復(fù)后圖像邊緣的連貫性。修復(fù)后的圖像相比于其他圖像修復(fù)算法的結(jié)果更加自然。
　　從目前的修復(fù)算法來看，仍存在一個弊端，就是待修復(fù)區(qū)域需要人工標記，給算法