基于窄带优化的自适应多匹配块随机查找图像修复

发布时间：2018-04-20 07:16

  本文选题：图像处理 + 图像修复　； 参考：《量子电子学报》2017年06期

【摘要】：为解决传统图像修复过程中存在的不一致问题,提出一种基于窄带优化的自适应多匹配块随机查找图像修复方法。利用小波变换分解破损图像获得不同分辨率的低频与高频子图。由每一子图破损边界上待修复块颜色和结构信息自适应计算其匹配块尺寸及数量。基于最小堆随机查找匹配块序列,并利用窄带模型对其进行优化以修复破损边界。对破损边界由外向内逐层修复直至破损区域补全,用小波回复算法重构出最终的修复结果。实验结果表明与已有方法相比该方法的修复结果具有更好的视觉一致性。
[Abstract]:In order to solve the problem of inconsistency in traditional image restoration, an adaptive multi-matching block random lookup method based on narrowband optimization is proposed. Wavelet transform is used to decompose damaged images to obtain low frequency and high frequency subgraphs with different resolution. The size and number of matching blocks are calculated adaptively from the color and structure information of the blocks to be repaired on the damaged boundary of each subgraph. Based on the minimum heap random lookup of matching block sequence, the narrow band model is used to optimize it to repair the damaged boundary. The damage boundary is repaired from outer to inner layer by layer until the damaged region is repaired, and the final repair result is reconstructed by wavelet recovery algorithm. Experimental results show that the proposed method has better visual consistency than the existing methods.
【作者单位】： 湖北大学计算机与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金,61300125~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1776787