自適應圖像修復算法研究.pdf

1、數(shù)字圖像修復是當今計算機視覺和計算機圖形學中的研究熱點，它是利用圖像中的有效信息來填充指定破損區(qū)域信息的一種技術(shù)。該項技術(shù)在保護文物、制作影視特技、修復老照片、去除圖像中的文本或障礙物等方面，有著很高的應用價值。
　　 基于偏微分方程的圖像修復是最重要的一類圖像修復方法。其中常用的模型有BSCB模型、全變分(Total Variation，TV)、曲率驅(qū)動擴散(Curvature DrivenDiffusion，CDD)模型等。

2、這類方法都是將待修復區(qū)域周圍的局部信息自動向破損區(qū)域內(nèi)部擴散以達到修復圖像的效果，因此，只能對結(jié)構(gòu)圖像有較好的修復效果。本文在分析了上述各種局部偏微分模型的基礎上，深入分析了一種引入非局部算子的非局部曲率擴散模型。該模型采用和待修復點局部相似的所有像素點來預測丟失信息，充分利用圖像的整體信息，能夠?qū)毭艿募y理圖像也達到很好的修復效果。
　　 因此，本文針對各模型的優(yōu)缺點，提出了一種基于非局部曲率擴散的自適應圖像修復算法。通過對圖

3、像破損區(qū)域進行自動分類，使用改進的非局部CDD模型來修復周期性細密紋理破損部分，對圖像中的結(jié)構(gòu)破損部分則使用引入了自適應系數(shù)q的自適應曲率擴散模型進行修復。改進的非局部CDD模型能夠充分利用圖像的全局信息，同時加快擴散速度；自適應參數(shù)q可根據(jù)圖像邊緣細節(jié)的多少選擇不同修復模型，使得在邊緣細節(jié)多時使用C&E模型，其他時候使用QCDD模型，在增強CDD模型修復效果的同時，減少了修復時間。
　　 本文將提出的基于非局部的自適應圖像修復