改進的圖像修復算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、圖像修復技術是通過圖像中已知信息的部分對圖像中丟失信息的部分進行還原，使得修復后的圖像比較自然，看不出曾經(jīng)修復過的痕跡，它最初是通過手工填補來修復古代文物字畫等作品。數(shù)字圖像修復技術是通過效仿手工填補的思路，借助計算機等輔助工具對缺損的圖像進行修復，避免了由于手工修復而帶來的的風險性，目前已廣泛應用于醫(yī)學、通信、工業(yè)、影視等多種領域。
　　數(shù)字圖像修復的方法中有基于偏微分方程的和基于紋理合成兩大類圖像修復算法，在本文中詳細介紹了這

2、兩種方法中的修復模型以及其算法思路，并對采用這些算法修復后的結(jié)果作了分析，本文以提高圖像的修復質(zhì)量為目的，針對已有的Criminisi算法中存在的不足，提出了一些新的圖像修復的設想，并通過實驗進行了可行性驗證。
　　1)對于已有的改進的數(shù)據(jù)項和置信度項相加的優(yōu)先權(quán)函數(shù)，找出一個固定的權(quán)重比例，通過對兩組圖像取不同權(quán)重進行實驗比較后，最終采用黃金分割作為衩重比例，得到改進算法1，該算法避免了每次對圖像修復都需要修改權(quán)重比例以求得最佳

3、的修復結(jié)果，在修復過程中使置信度下降速度變慢的同時保證了置信度項和數(shù)據(jù)項在修復過程中對修復順序的決定權(quán)。
　　2)隨著修復過程的進行，置信度迅速下降，雖然本文中改進算法1能夠降低在修復過程中置信度的下降速度，但是隨著迭代次數(shù)的增加，置信度仍舊會趨于零，因此在針對更大面積的圖像進行修復時，本文在置信度更新處引入了蟲口方程，通過詳細的實驗分析對方程的參量進行選擇，給出了新的置信度更新方程，最終得到的改進算法2，有效的克服了本文中改進的

4、優(yōu)先權(quán)函數(shù)在對圖像修復的局限性，隨著迭代次數(shù)的增加使得置信度項自動的調(diào)整，得到了較好的修復結(jié)果。
　　實驗中將這兩種方法結(jié)合在一起，針對不同面積缺損的圖像，由系統(tǒng)自動選擇對應的圖像修復算法。通過多組實驗證明，本文中的方法1和2都有效的減少由于基于樣本的Criminisi算法在修復過程中導致的錯誤填充的蔓延累積，在修復時間上雖然比Criminisi算法要多一點，但最終的修復結(jié)果卻比Criminisi算法有更好的視覺效果，并且獲得了較