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文檔簡介
1、圖像修復技術是數(shù)字圖像處理和計算機視覺領域中的一大研究熱點。該技術利用圖像中已知區(qū)域的信息,通過特定的修復標準,如已知區(qū)域和破損區(qū)域具有相似的幾何結構或統(tǒng)計特征等,來填補圖像的破損區(qū)域,使得修復后的圖像具有理想的視覺效果,讓人察覺不出這是經過修補的圖像。圖像修復技術具有廣泛的應用場景,在古文物修復,目標物體的移除,圖像有損壓縮和高分辨率研究等方面都發(fā)揮著重要的作用。
基于擴散的圖像修復方法和基于樣本塊的圖像修復方法是當前主流的
2、兩類圖像修復方法。對比于適用于小區(qū)域結構信息破損修復的基于擴散的圖像修復方法,基于樣本塊的圖像修復方法通過圖像紋理信息的統(tǒng)計特性和自相似性來修復圖像,適用于自然圖像和大區(qū)域破損圖像。但該類方法也存在修復順序不合理,匹配準則不精確,搜索過程耗時等缺陷。本文在對圖像修復方法調研的基礎上,針對基于樣本塊的圖像修復方法中存在的不足進行了深入的研究,提出了樣本結構一致性修復算法和基于樣本形變的修復算法。
(1)樣本結構一致性修復算法。本
3、文針對Criminisi算法中修復順序不可靠問題,提出了基于空間變換的置信度更新策略,消除了因為置信度快速下降而帶來的填充順序問題。并引入新的匹配置信度項,用中間修復結果的質量來指導修復順序,進一步完善了優(yōu)先權函數(shù);本文提出一種樣本結構一致性匹配準則,消除了因原匹配準則匹配精度不高帶來的誤匹配,改善修復效果;利用快速傅里葉變換將搜索最佳匹配塊轉換到頻域計算,提高算法效率。
(2)基于樣本形變的修復方法。經過樣本結構一致性算法修
4、復后,圖像紋理區(qū)域依然存在著一定的非連貫性,在圖像結構信息區(qū)域的連通性也有待進一步的提高。針對這一問題,本文結合圖像配準技術,對最佳匹配塊和待匹配塊進行亞像素級別的配準,最大程度地提高圖像塊間的相似度,然后再進行修復。
本文方法能修復同時具有結構信息和紋理信息的大面積破損圖像,并能較好地保留圖像結構和紋理特征。通過對不同的破損圖像進行實驗分析,發(fā)現(xiàn)相比于傳統(tǒng)的經典圖像修復方法,本文所提出的方法修復效果更符合人眼視覺習慣。
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