数字图像修复算法研究

发布时间：2017-05-05 23:08

  本文关键词：数字图像修复算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：数字图像修复技术是图像处理领域的一个重要分支,也是计算机视觉方面的研究热点。该技术主要利用图像已有的信息,按照一定的算法或规则对破损区域进行修复或目标物的去除,以达到修复后的图像有较好的视觉效果或接近原图视觉效果的目的。数字图像修复技术的研究主要集中于三个方面：基于偏微分方程的修复算法、基于纹理合成的修复算法和基于稀疏表示的修复算法。本文介绍了数字图像修复技术的研究意义和发展现状,以及这些算法的理论基础。本文在研究和总结前人丰硕研究成果的基础上,提出了对既含有小块信息缺失又含有大块信息缺失的图像的修复技术和迭代收缩算法在图像修复中的应用,主要工作和创新之处在于：1)在图像修复中,对于处理既含有小块信息缺失又含有大块信息缺失图像的算法很少涉及,虽然Criminisi、MCA算法等都可以修复这类图像,但是算法修复视觉效果都不好且耗时较长,所以就结合CDD模型和Criminisi算法的优点提出对破损区域区别修复,即CDD模型与Criminis算法相结合。2)在图像处理前采用直方图均衡化来强化细节,一方面扩大了图像的动态范围,保证了修复图像结构的连续性；另一方面,抑制了图像中的噪声,使得修复后的图像视觉效果较好。3)根据对现有迭代收缩算法研究分析的基础上,提出一种基于平行坐标下降法(PCD)的图像修复算法,每次迭代通过线性搜索μ来确定下降步长,再通过阈值收缩确定下降方向,以保证该算法修复的图像具有较高的质量。
【关键词】：图像修复 TV模型 CDD模型 Criminisi算法 PCD法
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 绪论14-18
• 1.1 图像修复的研究背景和意义14-15
• 1.2 图像修复的国内外研究现状15-16
• 1.3 图像修复效果评价方法16-17
• 1.3.1 主观评价方法16
• 1.3.2 客观评价方法16-17
• 1.4 本文的主要研究内容和结构安排17-18
• 第二章 数字图像修复基础算法18-32
• 2.1 基于PDE的修复算法18-23
• 2.1.1 BSCS修复模型18-19
• 2.1.2 TV修复模型19-22
• 2.1.3 CDD修复模型22-23
• 2.2 基于纹理合成的修复算法23-25
• 2.3 基于稀疏表示的图像修复算法25-30
• 2.3.1 稀疏表示理论基础25-27
• 2.3.2 EM修复算法27-29
• 2.3.3 MCA修复算法29-30
• 2.4 本章小结30-32
• 第三章 结合CDD模型和Criminisi算法的图像修复算法32-39
• 3.1 自适应直方图均衡化32-34
• 3.1.1 图像直方图均衡化变换基本原理32-33
• 3.1.2 强化细节的自适应直方图均衡化33-34
• 3.2 本章算法步骤34-36
• 3.3 本章仿真实验及结果分析36-38
• 3.4 本章小结38-39
• 第四章 基于PCD的图像修复39-46
• 4.1 迭代收缩算法39-41
• 4.1.1 背景39
• 4.1.2 SSF法39-41
• 4.2 基于PCD的图像修复41-43
• 4.3 本章算法步骤43
• 4.4 本章仿真实验结果与分析43-45
• 4.5 本章小结45-46
• 第五章 总结与展望46-48
• 5.1 全文工作总结46
• 5.2 未来展望46-48
• 参考文献48-52
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文52

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本文编号：347264