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文檔簡介
1、圖像修復(fù)是當前計算機圖形學和計算機視覺中的研究熱點,在自然科學和工程實踐中具有廣泛的應(yīng)用。自然條件下存在的圖像,在傳輸或保存過程中可能會受到不同程度的損壞,圖像中的某些信息因此而缺失。缺失的像素信息不僅影響圖像的視覺效果,最重要的是影響某些應(yīng)用中對圖像的處理。因此對于圖像缺失信息的修復(fù)工作就顯得尤為重要。
本文首先研究了基于偏微分方程的圖像修復(fù)算法,并在此基礎(chǔ)上提出新的圖像修復(fù)算法。在基于偏微分方程圖像修復(fù)算法中,TV(Tot
2、al Variation)模型是一種各向異性的擴散模型,能夠很好地保護圖像的邊緣信息和細節(jié),但是在圖像信息的平坦區(qū)域,即圖像梯度值小的區(qū)域,各向異性擴散容易產(chǎn)生階梯效應(yīng),使得圖像修復(fù)模糊化,產(chǎn)生假邊緣,修復(fù)效果不理想;P-Laplace算法則是一種各向同性的擴散模型,在圖像的平坦區(qū)域能夠獲得很好的修復(fù)效果,但是在圖像梯度值變化較大的區(qū)域,各向同性擴散不能夠滿足信息擴散的要求。本文正是在上述分析的基礎(chǔ)上,提出了基于TV模型和P-Lapla
3、ce算法的改進圖像修復(fù)算法,改進的算法能夠?qū)V模型和P-Laplace算法的優(yōu)點加以結(jié)合,同時為了能夠根據(jù)待修復(fù)區(qū)域像素信息特征的不同,靈活的在各向同性擴散和各向異性擴散方式之間進行轉(zhuǎn)換,改進算法中提出擴散控制參數(shù)κ。控制參數(shù)κ的值隨著像素梯度值的變化而變化,直接影響了對待修復(fù)點修復(fù)模型的選擇,使得圖像修復(fù)效果達到最佳。
用本文提出的修復(fù)算法和TV模型以及P-Laplace算法對Lena文字破損圖像、Lena劃痕圖像、攝影師
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