2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、圖像作為一種信息符號(hào),有著語(yǔ)言文字不可比擬的優(yōu)點(diǎn),成為越來(lái)越重要的信息表達(dá)方式,其應(yīng)用的領(lǐng)域和范圍越來(lái)越廣。影像更是地理信息科學(xué)中最重要的數(shù)據(jù)源,圖像信息處理成為遙感應(yīng)用中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。但在日常生活和科學(xué)研究中,我們經(jīng)常會(huì)碰到圖像信息缺損現(xiàn)象,如圖像破損、目標(biāo)前后遮擋等等。如何對(duì)這些缺損或遮擋信息進(jìn)行恢復(fù)和補(bǔ)償,成為人們?nèi)找骊P(guān)注的問(wèn)題。目前與該問(wèn)題密切相關(guān)的兩個(gè)研究方向就是圖像修復(fù)和紋理合成,本文圍繞自然圖像中缺損信息的修復(fù)和遙感影像

2、中遮擋信息的補(bǔ)償問(wèn)題為中心,對(duì)圖像修復(fù)、紋理合成的原理、方法和應(yīng)用展開了研究和探討。 本文主要探討圖像修復(fù)方法。首先回顧了圖像修復(fù)技術(shù)的產(chǎn)生背景、發(fā)展?fàn)顩r,以及國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀;然后介紹了圖像修復(fù)方法的理論與技術(shù)基礎(chǔ)、分類和幾種有代表性的圖像修復(fù)模型。 目前圖像修復(fù)大致可以分為兩類: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

3、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)域周圍的有用信息沿等照度線自動(dòng)向內(nèi)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:Bertalmio模型,整體變分法(TV)修復(fù),曲率驅(qū)動(dòng)擴(kuò)散(CDD)模型,并對(duì)比分析了不同模型修復(fù)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(jī)性,而且具有空間連續(xù)性。我們把圖像濾波的思想和觀點(diǎn)引入到圖像缺損信

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