基于FMM和稀疏表示圖像修復(fù)算法的研究.pdf

1、數(shù)字圖像修復(fù)是指利用圖像處理算法對圖像上的破損信息進行修復(fù)和重建,使觀察者無法察覺到圖像曾經(jīng)破損或有被修復(fù)的痕跡。目前的圖像修復(fù)技術(shù)主要可以分為兩大類:一類是針對劃痕等小范圍區(qū)域的圖像修復(fù),另一類是針對大范圍區(qū)域缺失的圖像補全。本論文圍繞這兩類圖像修復(fù)技術(shù)展開研究,探討一系列圖像修復(fù)算法和改進措施,主要的工作和成果體現(xiàn)在以下幾個方面:
　　第一,針對快速行進圖像修復(fù)算法(FMM)的線性和局部特征,容易在修復(fù)區(qū)域邊界和等照度線上產(chǎn)生

2、模糊的不足,提出一種帶有方向性的改進方法。該算法利用梯度方向直方圖,對修復(fù)塊內(nèi)的局部象素進行方向特征的篩選,使修補過程嚴(yán)格按照紋理和邊緣走向進行。仿真實驗表明,改進后的算法既可以很好的保持圖像的強邊緣,同時對弱邊緣和規(guī)則紋理的修復(fù)能力也得到了提升,使修復(fù)效果得到了較大的改善。
　　第二,針對基于樣本稀疏表示的圖像修復(fù)方法在修復(fù)大面積的丟失區(qū)域時,對曲線結(jié)構(gòu)平滑性的保持不夠理想的不足,為此提出了結(jié)構(gòu)約束和樣本稀疏表示相結(jié)合的圖像修復(fù)

3、算法。該算法首先利用曲線擬合完成邊緣輪廓線的修補,然后利用基于稀疏表示的窄帶修復(fù)方式完成對結(jié)構(gòu)區(qū)域的修復(fù),保證結(jié)構(gòu)嚴(yán)格受到邊緣輪廓線的制約。然后,利用平移塊的稀疏表示修復(fù)圖像紋理信息。仿真實驗表明,本算法可以較好的修復(fù)圖像并保持結(jié)構(gòu)的平滑性,能獲得更好的視覺效果。
　　第三,針對樣本稀疏表示中樣本字典自適應(yīng)性差,有效信息單一,造成圖像稀疏表示模糊的不足,本文利用特征分類的學(xué)習(xí)字典,對不同區(qū)域采用不同的有效信息進行稀疏編碼,提出了特