基于非局部CTV-L1模型的大破損彩色紋理圖像修復(fù).pdf

1、圖像修復(fù)技術(shù)，作為數(shù)字圖像處理領(lǐng)域內(nèi)的重點研究內(nèi)容之一，越來越受到機(jī)器視覺和計算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域研究者的關(guān)注。偏微分方程作為圖像處理的主流方法之一，基于偏微分方程的圖像修復(fù)模型能夠較好地修復(fù)非紋理圖像?；谧兎諸V(Total Variation)-L1模型已經(jīng)成功地用于灰度圖像恢復(fù),但由于彩色圖像層與層之間存在耦合關(guān)系，該模型不能直接用于處理彩色紋理圖像。
　　為解決大破損彩色紋理圖像修復(fù)問題，本文將TV-L1模型推廣到非局部CTV

2、-L1模型。主要工作和創(chuàng)新成果如下：第一，介紹幾種經(jīng)典圖像修復(fù)模型。重點介紹微觀仿真BSCB模型、全變差(TV，Total Variation)模型和曲率驅(qū)動擴(kuò)散模型(CDD，Curvature-Driven Diffusions)，并詳細(xì)分析幾種模型的優(yōu)缺點。第二，對非局部TV-L1模型修復(fù)灰度紋理圖像修復(fù)的原理、方法及應(yīng)用進(jìn)行了研究和探討。第三，針對非局部TV-L1模型直接用于修復(fù)彩色紋理圖像效果不理想的問題，提出非局部CTV-L1

3、彩色圖像修復(fù)模型，該模型不僅包含非局部算子，同時還引入了CTV(Color Total Variation)規(guī)則項，前者可以修復(fù)大破損紋理圖像，后者充分考慮了彩色圖像層與層之間的耦合關(guān)系，在處理彩色圖像時可以有效地保邊緣，此外，L1范數(shù)數(shù)據(jù)項的引入使得該模型還可保持圖像對比度及去除圖像中異常的不規(guī)則點。為提高模型的運算效率，本文通過引入輔助變量和Lagrange乘子為其設(shè)計了高效增廣Lagrangian算法。最后實驗驗證了該模型和算法的