基于鄰域濾波的圖像修復.pdf

1、圖像作為一種信息符號，有著語言文字不可比擬的優(yōu)點，成為越來越重要的信息表達方式，其應用的領域和范圍越來越廣。影像更是地理信息科學中最重要的數據源，圖像信息處理成為遙感應用中的一個重要環(huán)節(jié)。但在日常生活和科學研究中，我們經常會碰到圖像信息缺損現象，如圖像破損、目標前后遮擋等等。如何對這些缺損或遮擋信息進行恢復和補償，成為人們日益關注的問題。目前與該問題密切相關的兩個研究方向就是圖像修復和紋理合成，本文圍繞自然圖像中缺損信息的修復和遙感影像

2、中遮擋信息的補償問題為中心，對圖像修復、紋理合成的原理、方法和應用展開了研究和探討。 本文主要探討圖像修復方法。首先回顧了圖像修復技術的產生背景、發(fā)展狀況，以及國內外的研究現狀；然后介紹了圖像修復方法的理論與技術基礎、分類和幾種有代表性的圖像修復模型。 目前圖像修復大致可以分為兩類：基于偏微分方程(PDE)的修復模型和基于紋理合成的修復模型。 基于偏微分方程的修復模型就是將圖像修復過程轉化為一系列的偏微分方程或能

3、量泛函模型，從而通過數值迭代和智能優(yōu)化的方法來處理圖像。該算法可以使待修復區(qū)域周圍的有用信息沿等照度線自動向內擴散修復圖像，在保持圖像邊緣的基礎上同時平滑了噪聲。本文主要研究了偏微分方程修復模型中的幾種模型：Bertalmio模型，整體變分法(TV)修復，曲率驅動擴散(CDD)模型，并對比分析了不同模型修復的效果。 圖像的灰度值可以看作是一區(qū)域化變量，不僅具有隨機性，而且具有空間連續(xù)性。我們把圖像濾波的思想和觀點引入到圖像缺損信