基于稀疏性的圖像分層修復.pdf

1、圖像修復是利用破損圖像中的已知信息來得到丟失信息的處理過程。由于存放不當、人為破損等原因，一些美術作品和照片出現(xiàn)了裂痕和退化等問題。如果對破損圖像本身進行修復，需要耗費大量時間，而且效果無法保證。數(shù)字圖像修復技術可以較好的解決該問題，利用計算機可自動完成整個修復工作。數(shù)字圖像修復技術在圖像超分辨率分析、圖像壓縮、圖像和視頻傳輸?shù)腻e誤隱藏等方面也都有著重要應用。
　　 本文從稀疏分解的角度，研究了圖像修復的算法。將圖像的稀疏修復方

2、法和分層模型相結合，設計了基于稀疏性的圖像分層修復算法。主要工作如下：
　　 1.分析了基于稀疏分解的圖像修復的理論，將MP算法應用于圖像修復，并進行了仿真實驗。由于該算法運算時間比較長，因而后續(xù)重點研究了基于稀疏性的圖像修復算法，速度得到了明顯提高。利用稀疏性思想，針對圖像中的結構和紋理成份的特點，引出了分層修復和疊加處理的方法。
　　 2.研究了圖像的分層模型：DCT、ROF和VO模型。分析了各個模型的原理和特點，并

3、比較了各個模型用于圖像分層的效果。實驗表明，VO模型用于圖像的分層，效果更好。
　　 3.研究了基于稀疏性的圖像分層修復算法和疊加處理的方法。圖像被分解成結構和紋理兩層，分別使用Curvelet、DCT變換修復結構層和紋理層，疊加得到最后結果。首先通過實例，說明了DCT模型用于分層修復的效果不理想。接著研究了基于VO模型的分層修復算法和疊加處理方法，并給出了一些例子驗證了該方法的可行性。針對字母缺損圖像分層修復時出現(xiàn)的問題，通過