圖像形態(tài)特征修復(fù)算法的研究.pdf

1、數(shù)字圖像修復(fù)是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域一個重要分支，它的主要思想是利用圖像中的已知信息，按照一定的規(guī)則自動的修復(fù)圖像中遺失的或者損壞的區(qū)域，并且使修復(fù)后的圖像盡可能的接近或達(dá)到原始圖像的視覺效果，使觀察者無法察覺。
　　目前數(shù)字圖像修復(fù)的研究方向主要包括圖像形態(tài)特征的修復(fù)和圖像紋理的修復(fù)。論文首先概述了數(shù)字圖像修復(fù)的理論基礎(chǔ)，深入的分析了數(shù)字圖像形態(tài)特征修復(fù)研究中最典型算法的原理、計算本質(zhì)以及數(shù)值實現(xiàn)；并以此為基礎(chǔ)，比較了整體變分(Tot

2、al Variation，TV)算法中原梯度值的計算與區(qū)域梯度值的計算的區(qū)別，進而闡明區(qū)域梯度能夠使得待修復(fù)點在梯度計算和迭代修復(fù)過程中充分地利用圖像待修復(fù)點的鄰域信息，有利于更好地保護和修復(fù)邊緣，由此提出了基于區(qū)域梯度特性的數(shù)字圖像修復(fù)算法。
　　接著在對基于偏微分方程的修復(fù)算法和紋理合成修復(fù)算法研究的基礎(chǔ)上，提出了一種面向域相似的圖像修復(fù)算法，該算法先計算待修復(fù)區(qū)域邊界上所有待修復(fù)點的修復(fù)優(yōu)先級，并且以像素點鄰域的相似來衡量兩

3、個像素點相似的程度，充分考慮了待修復(fù)像素的鄰域中已知信息對該像素的影響。仿真實驗結(jié)果表明，該算法不僅能較好地修復(fù)圖像，而且在同等修復(fù)區(qū)域和修復(fù)效果的條件下具有更高的修復(fù)效率。
　　在對以上算法進行研究和分析的基礎(chǔ)上，證明這些算法雖然能較好的修復(fù)圖像的形態(tài)特征，但是這些算法對紋理信息比較豐富的區(qū)域進行修復(fù)時會出現(xiàn)一定的模糊、錯誤，而且這些算法計算本質(zhì)中的迭代計算導(dǎo)致了圖像修復(fù)效率不高。針對這個問題，論文最后利用數(shù)學(xué)物理方法中的穩(wěn)定場