基于结构和纹理信息的数字视频修复算法研究

发布时间：2023-02-08 21:14

　　近年来,有关图像处理领域的视频修复方面的研究正不断深入发展和应用。相比于单一的静态图像修复,视频包含更多的结构、纹理和运动特征信息,也是目标信息保存最直接、最有效的方式。但视频修复计算难度更大,耗时更久,因此更具有研究价值。本文以样本块修复算法为基础,主要就搜素算法、结构保持和纹理相似性等相关问题展开研究,具体研究内容如下:首先,利用图像的梯度信息作为视频的结构信息引入到目标函数,提出结构约束的修复方法。利用视频的时间维度,构建视频时空金字塔,从上到下再由外到内修复破损区域边界像素;然后利用加权平均的方式进行粗重建,对权值进行更新,再更新边界,一方面确定破损区域结构特性,另一方面补充重建信息;利用同样的方法一次修复各层金字塔。其次,获取结构特征修复后,利用纹理迁移技术使破损区域图像纹理协调一致。使用源代码中的风格化纹理来合成目标风格化图像,优化能量函数补丁;然后通过结构指导,加权平均能量值,改善迭代;通过投票,使用给定的重建目标风格化图像,计算相邻补丁中位于同一位置的像素的加权平均颜色来生成修复图像,实验结果表明,该方法在视觉感受、PSNR和MSE值优于其他算法。最后,对前景和背景同时...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

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致谢
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文主要内容及组织结构
2 图像修复相关理论及经典算法
    2.1 基于偏微分方程的图像修复方法
    2.2 基于块采样的图像修复
    2.3 本章小结
3 基于结构约束和纹理迁移的视频图像修复方法
    3.1 快速匹配算法
    3.2 结构性约束的时空匹配快速搜索算法
    3.3 重构结构下的纹理迁移
    3.4 实验结果与分析
    3.5 本章小结
4 基于光流逆向搜索的视频图像修复方法
    4.1 Lucas–Kanade光流
    4.2 基于光流的快速逆向搜索
    4.3 图像重建
    4.4 实验结果与分析
    4.5 本章小结
5 总结与展望
    5.1 工作总结
    5.2 未来展望
参考文献
作者简历
学位论文数据集



本文编号：3738384