基于平坦度检测和轮廓相似性的图像修复算法研究

发布时间：2023-05-13 23:21

　　随着科技飞速发展和5G数字化时代的来临,数字图像已经成为日常生活中最常见的信息来源之一。但数字图像在形成、存储和传输过程中常会出现信息丢失的情况,造成数字图像破损。数字图像修复技术是一种利用已知信息恢复缺失信息的方法。因此,非常有必要研究图像修复技术解决图像破损问题。目前,基于样本块的图像修复算法因其在修复效果和速率上的大幅提升,已成为图像修复领域的主流算法之一。但是,针对破损区域较大和含有复杂背景的图像修复问题仍面临很大挑战。基于以上问题,本文提出了一种基于平坦度检测和轮廓相似性的图像修复算法。具体工作如下:1)本文提出的基于平坦度检测和轮廓相似性的图像修复算法。该算法首先根据待修复块周围的结构信息,构造了一个平坦度检测因子,提出了基于平坦度检测的修复优先权模型。该模型能有效区分纹理和结构信息,得到更加可靠的修复顺序。然后结合图像的非局部特征,采用基于轮廓特征的相似性准则衡量样本间差异,提高匹配精度,并寻找待修复块的多个相似块。最后通过基于奇异值差异的加权融合方案聚集所有的相似块来达到重建图像的目的。从实验结果可以看出,本文所提出的算法能有效避免平滑效应,并对大尺寸破损图像,能更好地...

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

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中文摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究目的
    1.4 本文的主要贡献和创新
    1.5 本文结构安排
第二章 基础知识
    2.1 图像修复问题描述
    2.2 基于PDE方程的图像修复模型
        2.2.1 BSCB模型
        2.2.2 TV模型
        2.2.3 CDD模型
    2.3 基于样本块的图像修复算法
        2.3.1 计算优先权
        2.3.2 搜索匹配块
        2.3.3 更新置信度
    2.4 图像修复的质量评价标准
        2.4.1 主观评价
        2.4.2 客观评价
    2.5 本章小结
第三章 基于平坦度检测和轮廓相似性的图像修复算法
    3.1 算法概述
        3.1.1 Criminisi算法局限性
        3.1.2 本章算法概述
    3.2 基于平坦度检测的修复优先权
        3.2.1 平坦度检测项的引入
        3.2.2 优先权改进
    3.3 基于图像非局部特征和轮廓相似性的搜索策略
        3.3.1 搜索相似块
        3.3.2 选择相似块个数
        3.3.3 执行加权融合
    3.4 本章所提出算法的步骤及流程
    3.5 实验结果及其分析
        3.5.1 小面积破损修复
        3.5.2 大面积破损修复
        3.5.3 参数测试与分析
        3.5.4 匹配准则对比
    3.6 本章小节
第四章 基于生物地理优化的图像修复算法
    4.1 算法引入
    4.2 生物地理优化算法简介
    4.3 基于生物地理优化的图像修复算法
        4.3.1 初始化
        4.3.2 迁移操作
        4.3.3 变异操作
        4.3.4 算法实现步骤与流程
    4.4 实验结果和分析
        4.4.1 目标移除实验
        4.4.2 块填充实验
    4.5 计算复杂度分析
    4.6 本章小结
第五章 结论和展望
    5.1 结论
    5.2 研究展望
参考文献
在学期间的研究成果
致谢



本文编号：3816730