多场源局部稳定场的图像重建研究
发布时间：2022-01-11 10:31
图像或者视频已经成为信息的重要载体,但是在图像生成、传输过程中常常会受到外界的干扰,可能会造成图像的破损或者重要信息丢失,因此图像重建或修复技术变得日趋重,当前图像重建或修复更多关注的是人眼的主观视觉效果而缺乏对重建图像的准确性评价,同时传统图像重建算法所需时间较多、重建效率较低,难以满足大数据时代海量数据对图像处理的实时性要求。针对已有重建算法中的不足,将数学物理中的稳定场模型引入到图像重建中来,提出了图像局部纹理的稳定场模型,该模型的核心是将缺损区域以外的已知信息沿着缺损区域的边界向其内部传递。本文在上述研究的基础上,针对稳定场图像重建研究中有效作用区域固化的问题,提出一种局部梯度相位自适应的多场源稳定场图像重建算法。具体过程是首先在缺损点邻域内构建多场源标量稳定场,其次在该邻域内求解局部梯度方向场,以此来估计缺损点邻域的三维纹理信息,并根据该局部梯度方向场的相位在邻域内进行分类排序,从而实现自适应选取有效场源的目的,最后利用二价泰勒展开的传递函数完成缺损点像素值的计算。实验结果表明,这种根据缺损点邻域相位信息自适应选取的方法,在有效减少参与重建计算的像素点个数同时,提高了信息传递...
【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图像重建原理示意图
杭州电子科技大学硕士学位论文14图2.3多场源局部稳定场模型示意图2.3.2多场源局部稳定场模型的初步探索近年来，研究者们已经对多场源局部稳定场的图像重建进行了较为深入的研究，模型主要过程如下：首先根据局部稳定场的图像重建模型，对图像稳定场方程进行求解，并分情况对图像中不同边界条件缺损区域的进行计算，对应的有以下三种方程：如果0,0：00000),()()(),(),(dlnrrGIkrdSkfrrGrT(2.16)如果0,0：00000IkkfrrGr),()(-)(),(),(rdlrrGdST(2.17)如果0,0：00000),()(1IkkfrrGr-)(),(),(dlrrGdSrT(2.18)然后根据上式边界条件方程，从图像缺损区域的边界进行能量传递，针对每一个缺损像素点，考虑不同场源对缺损点的影响，并设置场源影响函数。最后将所有参与计算的场源进行加权平均得到缺损点的像素值。齐珍珍等研究者根据此模型思想，使用格林函数对稳定场方程进行求解，并给出了点源影响函数求解缺损点邻域内有效场源对缺损点的能量传递[12,61]。据此设置的多场源局部稳定场模型重建公式如下：1,niiiIrGrrr(2.19)
杭州电子科技大学硕士学位论文19素点就是一个场源，称为多场源。如图3.1示为图像局部纹理的稳定场模型，图像中U为阴影部分，表示图像局部缺损区域；I(r)表示描述这部分缺损区域的纹理函数； ，表示缺损像素点的坐标；f表示图像已半径，为任意圆上的一点。图3.1图像局部纹理的稳定场模型如上图3.1所示，为图像局部纹理的稳定场模型，求解其稳定场模型的关键在于，找到已知的有效场源对缺损点的能量传递关系，在图像重建中，一般都是从已知区域和缺损区域的边界开始的，因此，首先选取边界的缺损点r，选取一定半径圆上的点，必然存在位于已知区域的像素点，根据文献[9]数值计算方法，结合公式(3.1)设置能量传递函数为,，此时只需要考虑该区域内有效场源对缺损点的影响；由于该图像稳定场方程具有的线性，可以使用叠加原理，得到半径圆内的多个场源对该缺损点的能量传递相叠加[63]：elserrrrii,0,1)((3.2)因此可以得到缺损点r的像素值为：()(,)()iiIrTrrr(3.3)不同的已知像素点对缺损点的能量传递也是不同的，稳定场的能量传递正如文献[9]所表述的，能量的传递是和距离的平方成反比的，因此距离缺损点过远的像素点可以视作能量很小或者没有，在计算求解的时候可以忽略不考虑。需要注意的是，在有效区域内存在另外的未知缺损点，则认为该点未产生能量传递影响，并以二阶泰勒展开设计如下能量传递公式[9]：,,(3.4)
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的CDD图像修复模型算法[J]. 李建民,汪琦,林振荣,袁梁. 计算机工程与设计. 2018(08)
[2]稳定场图像重建中的传递函数研究[J]. 李晓菲,叶学义,陈慧云,夏胡云,陈华华. 中国图象图形学报. 2018(03)
[3]基于深度图像绘制技术的Criminisi算法的改进[J]. 李英,杨秋翔,雷海卫,杜博. 计算机工程与设计. 2017(05)
[4]基于结构分量和信息熵的Criminisi图像修复算法[J]. 唐利明,谭艳婷,方壮,向长城,陈世强. 光电子·激光. 2017(01)
[5]样本块搜索和优先权填充的弧形推进图像修复[J]. 刘华明,毕学慧,叶中付,王维兰. 中国图象图形学报. 2016(08)
[6]小波域的快速自适应图像修复算法[J]. 李汪兵,叶学义,齐珍珍,何志伟. 计算机工程与应用. 2015(15)
[7]图像场方向导数的局部区域重建[J]. 叶学义,齐珍珍,何志伟,李汪兵. 中国图象图形学报. 2014(07)
[8]基于克里金插值法的图像修复[J]. 蔡占川,姚菲菲,唐泽圣. 计算机辅助设计与图形学学报. 2013(09)
[9]鲁棒的梯度驱动图像修复算法[J]. 叶学义,王靖,赵知劲,陈华华. 中国图象图形学报. 2012(06)
[10]引入连续性强度和置信度因子的快速图像修复[J]. 李开宇,孙玉刚. 中国图象图形学报. 2012(04)
博士论文
[1]基于稀疏表示的图像复原与增强关键技术研究[D]. 罗玉.华南理工大学 2016
[2]数字图像修复技术的研究与应用[D]. 张红英.电子科技大学 2006
[3]数字图像修复技术研究[D]. 邵肖伟.中国科学技术大学 2006
硕士论文
[1]基于样本块的数字图像修复算法研究[D]. 卢雯霞.天津大学 2018
[2]PDE方法在图像修复和图像盲复原中的应用研究[D]. 刘琨.中国海洋大学 2014
[3]基于点源影响函数的图像局部重建算法研究[D]. 齐珍珍.杭州电子科技大学 2014
[4]数字图像修复技术研究[D]. 王靖.杭州电子科技大学 2012
本文编号：3582628
【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图像重建原理示意图
杭州电子科技大学硕士学位论文14图2.3多场源局部稳定场模型示意图2.3.2多场源局部稳定场模型的初步探索近年来，研究者们已经对多场源局部稳定场的图像重建进行了较为深入的研究，模型主要过程如下：首先根据局部稳定场的图像重建模型，对图像稳定场方程进行求解，并分情况对图像中不同边界条件缺损区域的进行计算，对应的有以下三种方程：如果0,0：00000),()()(),(),(dlnrrGIkrdSkfrrGrT(2.16)如果0,0：00000IkkfrrGr),()(-)(),(),(rdlrrGdST(2.17)如果0,0：00000),()(1IkkfrrGr-)(),(),(dlrrGdSrT(2.18)然后根据上式边界条件方程，从图像缺损区域的边界进行能量传递，针对每一个缺损像素点，考虑不同场源对缺损点的影响，并设置场源影响函数。最后将所有参与计算的场源进行加权平均得到缺损点的像素值。齐珍珍等研究者根据此模型思想，使用格林函数对稳定场方程进行求解，并给出了点源影响函数求解缺损点邻域内有效场源对缺损点的能量传递[12,61]。据此设置的多场源局部稳定场模型重建公式如下：1,niiiIrGrrr(2.19)
杭州电子科技大学硕士学位论文19素点就是一个场源，称为多场源。如图3.1示为图像局部纹理的稳定场模型，图像中U为阴影部分，表示图像局部缺损区域；I(r)表示描述这部分缺损区域的纹理函数； ，表示缺损像素点的坐标；f表示图像已半径，为任意圆上的一点。图3.1图像局部纹理的稳定场模型如上图3.1所示，为图像局部纹理的稳定场模型，求解其稳定场模型的关键在于，找到已知的有效场源对缺损点的能量传递关系，在图像重建中，一般都是从已知区域和缺损区域的边界开始的，因此，首先选取边界的缺损点r，选取一定半径圆上的点，必然存在位于已知区域的像素点，根据文献[9]数值计算方法，结合公式(3.1)设置能量传递函数为,，此时只需要考虑该区域内有效场源对缺损点的影响；由于该图像稳定场方程具有的线性，可以使用叠加原理，得到半径圆内的多个场源对该缺损点的能量传递相叠加[63]：elserrrrii,0,1)((3.2)因此可以得到缺损点r的像素值为：()(,)()iiIrTrrr(3.3)不同的已知像素点对缺损点的能量传递也是不同的，稳定场的能量传递正如文献[9]所表述的，能量的传递是和距离的平方成反比的，因此距离缺损点过远的像素点可以视作能量很小或者没有，在计算求解的时候可以忽略不考虑。需要注意的是，在有效区域内存在另外的未知缺损点，则认为该点未产生能量传递影响，并以二阶泰勒展开设计如下能量传递公式[9]：,,(3.4)
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的CDD图像修复模型算法[J]. 李建民,汪琦,林振荣,袁梁. 计算机工程与设计. 2018(08)
[2]稳定场图像重建中的传递函数研究[J]. 李晓菲,叶学义,陈慧云,夏胡云,陈华华. 中国图象图形学报. 2018(03)
[3]基于深度图像绘制技术的Criminisi算法的改进[J]. 李英,杨秋翔,雷海卫,杜博. 计算机工程与设计. 2017(05)
[4]基于结构分量和信息熵的Criminisi图像修复算法[J]. 唐利明,谭艳婷,方壮,向长城,陈世强. 光电子·激光. 2017(01)
[5]样本块搜索和优先权填充的弧形推进图像修复[J]. 刘华明,毕学慧,叶中付,王维兰. 中国图象图形学报. 2016(08)
[6]小波域的快速自适应图像修复算法[J]. 李汪兵,叶学义,齐珍珍,何志伟. 计算机工程与应用. 2015(15)
[7]图像场方向导数的局部区域重建[J]. 叶学义,齐珍珍,何志伟,李汪兵. 中国图象图形学报. 2014(07)
[8]基于克里金插值法的图像修复[J]. 蔡占川,姚菲菲,唐泽圣. 计算机辅助设计与图形学学报. 2013(09)
[9]鲁棒的梯度驱动图像修复算法[J]. 叶学义,王靖,赵知劲,陈华华. 中国图象图形学报. 2012(06)
[10]引入连续性强度和置信度因子的快速图像修复[J]. 李开宇,孙玉刚. 中国图象图形学报. 2012(04)
博士论文
[1]基于稀疏表示的图像复原与增强关键技术研究[D]. 罗玉.华南理工大学 2016
[2]数字图像修复技术的研究与应用[D]. 张红英.电子科技大学 2006
[3]数字图像修复技术研究[D]. 邵肖伟.中国科学技术大学 2006
硕士论文
[1]基于样本块的数字图像修复算法研究[D]. 卢雯霞.天津大学 2018
[2]PDE方法在图像修复和图像盲复原中的应用研究[D]. 刘琨.中国海洋大学 2014
[3]基于点源影响函数的图像局部重建算法研究[D]. 齐珍珍.杭州电子科技大学 2014
[4]数字图像修复技术研究[D]. 王靖.杭州电子科技大学 2012
本文编号：3582628
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