基于偏微分方程（PDE）的圖像修復(fù).pdf

1、數(shù)字圖像的修復(fù)是圖像處理中一個(gè)重要的部分，主要是利用一定的算法針對(duì)產(chǎn)生劃痕和有缺損的圖像進(jìn)行修復(fù)，或者從圖像中去除指定的物體和文字，以達(dá)到特定的目的。 目前圖像修復(fù)大致可以分為兩類(lèi)：基于偏微分方程（PDE）的修復(fù)模型和基于紋理合成的修復(fù)模型。 基于偏微分方程的修復(fù)模型就是將圖像修復(fù)過(guò)程轉(zhuǎn)化為一系列的偏微分方程或能量泛函模型，從而通過(guò)數(shù)值迭代和智能優(yōu)化的方法來(lái)處理圖像。該算法可以使待修復(fù)區(qū)域周?chē)挠杏眯畔⒀氐日斩染€(xiàn)自動(dòng)向內(nèi)

2、擴(kuò)散修復(fù)圖像，在保持圖像邊緣的基礎(chǔ)上同時(shí)平滑了噪聲。本文主要研究了偏微分方程修復(fù)模型中的幾種模型：BSCB模型，曲率驅(qū)動(dòng)擴(kuò)散（CDD）模型，整體變分法（TV）修復(fù)，彈性（Elastic）修復(fù)和Mumford-shah模型修復(fù)，對(duì)一些模型開(kāi)展數(shù)值模擬，并對(duì)比分析了不同模型修復(fù)的效果。 基于偏微分方程的修復(fù)模型對(duì)于小塊的破損具有良好的修復(fù)效果，但是對(duì)于大塊的紋理圖像中的破損修復(fù)效果不好。因此，必須采用基于紋理合成的修復(fù)方法。本文還研