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1、圖像修復(fù)技術(shù)是數(shù)字圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一大研究熱點(diǎn)。該技術(shù)利用圖像中已知區(qū)域的信息,通過(guò)特定的修復(fù)標(biāo)準(zhǔn),如已知區(qū)域和破損區(qū)域具有相似的幾何結(jié)構(gòu)或統(tǒng)計(jì)特征等,來(lái)填補(bǔ)圖像的破損區(qū)域,使得修復(fù)后的圖像具有理想的視覺效果,讓人察覺不出這是經(jīng)過(guò)修補(bǔ)的圖像。圖像修復(fù)技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景,在古文物修復(fù),目標(biāo)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(kuò)散的圖像修復(fù)方法和基于樣本塊的圖像修復(fù)方法是當(dāng)前主流的
2、兩類圖像修復(fù)方法。對(duì)比于適用于小區(qū)域結(jié)構(gòu)信息破損修復(fù)的基于擴(kuò)散的圖像修復(fù)方法,基于樣本塊的圖像修復(fù)方法通過(guò)圖像紋理信息的統(tǒng)計(jì)特性和自相似性來(lái)修復(fù)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(fù)順序不合理,匹配準(zhǔn)則不精確,搜索過(guò)程耗時(shí)等缺陷。本文在對(duì)圖像修復(fù)方法調(diào)研的基礎(chǔ)上,針對(duì)基于樣本塊的圖像修復(fù)方法中存在的不足進(jìn)行了深入的研究,提出了樣本結(jié)構(gòu)一致性修復(fù)算法和基于樣本形變的修復(fù)算法。
(1)樣本結(jié)構(gòu)一致性修復(fù)算法。本
3、文針對(duì)Criminisi算法中修復(fù)順序不可靠問(wèn)題,提出了基于空間變換的置信度更新策略,消除了因?yàn)橹眯哦瓤焖傧陆刀鴰?lái)的填充順序問(wèn)題。并引入新的匹配置信度項(xiàng),用中間修復(fù)結(jié)果的質(zhì)量來(lái)指導(dǎo)修復(fù)順序,進(jìn)一步完善了優(yōu)先權(quán)函數(shù);本文提出一種樣本結(jié)構(gòu)一致性匹配準(zhǔn)則,消除了因原匹配準(zhǔn)則匹配精度不高帶來(lái)的誤匹配,改善修復(fù)效果;利用快速傅里葉變換將搜索最佳匹配塊轉(zhuǎn)換到頻域計(jì)算,提高算法效率。
(2)基于樣本形變的修復(fù)方法。經(jīng)過(guò)樣本結(jié)構(gòu)一致性算法修
4、復(fù)后,圖像紋理區(qū)域依然存在著一定的非連貫性,在圖像結(jié)構(gòu)信息區(qū)域的連通性也有待進(jìn)一步的提高。針對(duì)這一問(wèn)題,本文結(jié)合圖像配準(zhǔn)技術(shù),對(duì)最佳匹配塊和待匹配塊進(jìn)行亞像素級(jí)別的配準(zhǔn),最大程度地提高圖像塊間的相似度,然后再進(jìn)行修復(fù)。
本文方法能修復(fù)同時(shí)具有結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)和紋理特征。通過(guò)對(duì)不同的破損圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,發(fā)現(xiàn)相比于傳統(tǒng)的經(jīng)典圖像修復(fù)方法,本文所提出的方法修復(fù)效果更符合人眼視覺習(xí)慣。
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