一種使用HSI顏色空間的圖像修復技術的研究與應用.pdf

1、隨著計算機技術以及多媒體技術的發(fā)展，數字圖像處理技術得到了越來越多的重視。圖像修復技術是數字圖像處理的一個重要領域。圖像修復被定義為通過一定的算法，利用已知部分的圖像信息，對圖像中信息缺失的區(qū)域進行填充的技術。其目標是經過修復的圖像能達到結構連續(xù)、紋理合理、滿足人眼視覺感受的程度。隨著算法的發(fā)展，圖像修復技術的應用愈發(fā)廣泛，其適用于文物的修復與研究、圖像中的目標移除、場景生成、數據加密傳輸等。
　　應用比較廣泛的圖像修復技術有兩大

2、類，第一類為基于偏微分方程的修復算法，這類算法適用于破損區(qū)域較小的圖像修復，利用物理學的熱擴散原理，將待修復區(qū)域周圍的已知信息逐像素地擴散到待修復區(qū)域內。此類算法在進行尺度較大破損區(qū)域的修復或和結構信息豐富的圖像修復時會產生一定的模糊失真。針對這一類型的破損圖像，使用第二類——基于紋理合成的修復算法能夠得到較好的效果。此類算法以像素塊為單位，利用已知區(qū)域的圖像，使用紋理合成的技術在圖像破損區(qū)域中合成出符合視覺連續(xù)性的圖像紋理。這類算法由

3、Criminisi等人首先提出，使用等照度線作為驅動，該方法的關鍵因素為修復優(yōu)先級的計算和合成紋理的樣本塊的選擇。此后對這類算法的改進也大多從這兩個方面入手。
　　本文的主要貢獻體現(xiàn)在以下三個方面:
　　(1)本文以Criminisi算法為基礎，針對其修復優(yōu)先級計算的缺點，提出了在計算優(yōu)先權系數時使用HSI空間梯度代替灰度梯度的改進，并考慮了這類梯度在待修復像素塊中的統(tǒng)計信息。針對其選擇紋理合成樣本塊的缺點，提出了利用圖像局

4、部一致性提高修復速度和利用圖像的同構幾何變換提高修復質量的改進。本文對提出的改進算法進行了仿真實驗，并與Criminisi算法、Wexler算法和Guillemot算法進行了比較。
　　(2)本文提出一種改進的平均雙尺度邊緣圖像結構相似度(MDESSIM)，使用圖像降位和HSI空間變換等技術提取了更多的圖像結構信息，對模糊失真造成的相似度損失進行了正確的評價而抑制噪聲干擾，對破損修復的實驗結果進行了量化評價。實驗證明本文的算法更好

5、的擴散了結構信息，并在大尺度破損修復時抑制了模糊失真的擴散，實驗表明本文的算法有一定的先進性。
　　(3)在本文的最后，對本文提出的圖像修復算法在視頻修復和圖像壓縮兩方面中的應用進行了研究。將圖像修復與運動目標提取算法和固定背景全景建立等技術結合起來，實現(xiàn)了對攝影機固定不動或小幅規(guī)則運動的視頻進行修復的目標。將圖像修復算法與邊緣提取和圖像膨脹算法結合起來，并動態(tài)調節(jié)膨脹因子的大小，實現(xiàn)了在保證圖像質量的情況下對圖像進行較大壓縮比的