基于邊緣和紋理特征的圖像修復(fù)技術(shù)研究.pdf

1、圖像修復(fù)是指對圖像上的破損信息進(jìn)行修復(fù)重建或者去除圖像中的多余物體，使觀察者無法察覺圖像曾經(jīng)缺損或已被修復(fù)。該技術(shù)在文物保護(hù)、影視特技制作、老照片的修復(fù)、圖像文本的去除等方面，有很高的應(yīng)用價(jià)值。
　　本論文首先對圖像修復(fù)算法中的幾種經(jīng)典修復(fù)算法進(jìn)行了詳細(xì)的研究，通過對實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果的分析，分別比較了它們之間的優(yōu)缺點(diǎn)，然后在Criminisi算法的基礎(chǔ)上，提出了一系列的改進(jìn)措施，研究了基于圖像紋理和邊緣特征的圖像修復(fù)技術(shù)。論文主要工作

2、和成果如下：
　　1．針對Criminisi算法在圖像修復(fù)過程中易將紋理部分誤認(rèn)為邊緣部分而造成紋理延伸的不足，提出了一種利用紋理和邊緣特征的Criminisi改進(jìn)新算法。該算法利用圖像邊緣和紋理結(jié)構(gòu)信息，引入差別因子，改進(jìn)優(yōu)先權(quán)模型，增強(qiáng)算法對邊緣的辨別能力；通過搜索方式的改進(jìn)，克服原算法在修復(fù)過程中產(chǎn)生瑕疵點(diǎn)的不足。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該修復(fù)算法能夠有效去除修復(fù)結(jié)果中的瑕疵點(diǎn)，較好地克服原算法在修復(fù)過程中易造成紋理延伸的不足，使修復(fù)

3、效果得到較大的改善。
　　2.針對Criminisi算法在圖像修復(fù)的過程中，當(dāng)已知區(qū)域不存在合適匹配塊的情況下，容易采用不良匹配塊來完成對破損區(qū)域的填充，從而造成修復(fù)效果失真的不足，本論文利用匹配塊相似性度量來尋找不良匹配塊所在的區(qū)域，并對這些區(qū)域采用圖像分解技術(shù)進(jìn)行修復(fù)，提出了一種紋理和邊緣特征相結(jié)合的圖像修復(fù)算法。該算法通過對不良匹配塊區(qū)域的定位，將其分解為結(jié)構(gòu)部分和紋理部分，對結(jié)構(gòu)部分采用TV模型進(jìn)行修復(fù)，保持良好的線性特性