基于靜電場模型的圖像重建算法研究.pdf

1、數字圖像重建是圖像處理領域中的重要研究內容,是計算機視覺和計算機圖形學的研究熱點。它重建圖像中的劃痕或缺失部分;去除圖像中文字或特定目標物,從而實現(xiàn)確定的重建目標,或者完成圖像深入分析前的預處理。目前已有的圖像重建的研究主要以使人眼無法察覺為目標,注重整體視覺效果,而并不追求對圖像中特定區(qū)域重建的準確性。但是隨著圖像分析和識別越來越廣泛的應用,更多重建后的圖像用來提取細節(jié)特征。因此如何盡可能準確的重建圖像的缺失信息,正在引起研究者的關注

2、;同時對實時性的要求,以及越來越多的視頻進入處理的范圍,使得重建效率的問題得到重視。
　　圖像作為物體表面紋理和結構與成像光相互作用的穩(wěn)定結果,和穩(wěn)定場存在內在的聯(lián)系。本文在圖像局部紋理穩(wěn)定場模型的基礎上,選擇穩(wěn)定場模型中的靜電場為圖像局部區(qū)域紋理建模,提出基于點源影響函數的圖像局部區(qū)域重建模型,該模型通過計算周圍各已知點對破損像素點的影響,達到較為準確地重建該點的目的;最后根據靜電場中的電勢推導,分析其約束條件,確定一種點源影響

3、函數的計算方法,以實現(xiàn)模型重建。實驗結果證明,該重建模型在保證視覺效果的同時,重建效率以及重建精度方面取得了較好的表現(xiàn)。
　　在上述靜電場模型的重建過程中,點源影響函數的選擇將影響算法的重建效果。本文通過分析破損邊緣的類型,把破損邊緣分為單值邊緣、多值邊緣及混合邊緣,根據不同的邊緣類型相應的調整點源影響函數的表達式;并在多值邊緣的計算時,對多值邊緣處的破損像素點選擇一定大小的重建區(qū)域,對重建區(qū)域內的像素值進行方向篩選,得到重建區(qū)域