基于塊自相似性的非局部均值圖像修復(fù).pdf

1、數(shù)字圖像修復(fù)是圖像復(fù)原算法中的一個重要部分，在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中扮演了一個不可缺少的角色，它的目的是利用圖像中的已知信息來修復(fù)圖像中丟失的區(qū)域。非局部均值算法利用了圖像中的冗余信息，充分估計了不同樣本塊對于填充塊的貢獻(xiàn)，已成為圖像修復(fù)領(lǐng)域的一個研究熱點。本文在基于樣本的非局部均值算法基礎(chǔ)上，對這一類算法中如何計算樣本塊的相似性進(jìn)行了深入的研究，并提出了幾種新的非局部均值圖像修復(fù)算法。
　　本文的主要工作如下：
　　(1)提出

2、了一種基于自適應(yīng)權(quán)值的非局部均值圖像修復(fù)算法，該方法針對基于塊的圖像修復(fù)算法中非局部平滑參數(shù)是由大量實驗得到的一個經(jīng)驗值的問題，在貝葉斯非局部估計框架的基礎(chǔ)上，推導(dǎo)出了一種新的自適應(yīng)權(quán)值，準(zhǔn)確的計算了圖像修復(fù)算法中的非局部平滑參數(shù)，并在一定程度上提高了現(xiàn)有圖像修復(fù)方法的修復(fù)效果。
　　(2)提出了一種基于同質(zhì)相似性的非局部均值圖像修復(fù)算法，該方法在一定程度上改進(jìn)了現(xiàn)有圖像修復(fù)方法中樣本塊相似性計算時只使用結(jié)構(gòu)信息的不足之處。并重新

3、定義了相似性權(quán)值的計算方法，更準(zhǔn)確的估計了不同樣本塊對于填充塊的貢獻(xiàn)。以使算法能夠在圖像細(xì)節(jié)方面的修復(fù)更加清晰準(zhǔn)確。
　　(3)提出了一種基于局部一致性的非局部均值圖像修復(fù)算法，該方法根據(jù)局部塊的一致性約束條件，提出了一種新的優(yōu)先權(quán)計算方法，使圖像塊的修復(fù)順序更加準(zhǔn)確。然后，根據(jù)已知部分與未知部分的最小允許誤差，推導(dǎo)出了一個新的自適應(yīng)權(quán)值公式。與現(xiàn)有圖像修復(fù)方法相比，該算法對于圖像中邊緣與紋理的修復(fù)效果有明顯的改善。
　　本