基于粗糙数据推理的图像修复算法研究

发布时间：2024-12-03 20:49

　　随着数字图像处理技术的革新,图像修复技术成为新的研究热点。数字图像修复技术是通过某种计算方法分析破损区域已知像素信息与缺失区域的联系,以某种规则利用已知区域的信息推理修补未知区域,以达到结构上完整、视觉上连通的目的。图像修复技术在旧照片复原、古文物保护、艺术作品恢复、公安案件侦破以及航空航天拍摄等方面应用广泛。为简化手工修复图像的流程和提高手工修复图像的效率,许多图像修复算法应用而生。为了挖掘图像数据之间潜存在、似存在的联系,本文在研究图像修复算法的基础上,深入研究了粗糙数据推理理论,重点研究了大破损区域修复代表算法Criminisi算法和小破损区域代表算法BSCB算法。Criminisi算法作为优秀的图像修复算法代表,在修复部分破损图像时获得较好的视觉效果,但也有其不足之处。该算法在进行匹配块搜寻时,待修复块提供的信息量较少,进而导致搜索匹配块时可匹配范围小。针对这一问题,本文提出一种基于粗糙数据推理理论的改进Criminisi图像修复算法,粗糙数据推理旨在扩展搜索空间、增加搜索数据、扩大搜索范围、加深搜索深度。本文提出的算法在搜索规则有以下改进:通过图像结构信息将图像内容划分为一个数...

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3.1Criminisi算法示意图

基于粗糙数据推理的图像修复算法研究-13-3基于样本的图像修复算法以像素块为基础的修复算法是针对于相对较大破损区域图像而提出的。该类算法以像素块为修复单位，以纹理合成为驱动，在保证修补内容准确的同时又兼顾了图像纹理信息，很好的保障图像最终的修复效果。本章将详细介绍该类算法中经典的....

图3.2人像移除效果图

基于粗糙数据推理的图像修复算法研究-15-步骤2：搜索最佳匹配块。以上一步计算得到的优先权最大的模板块作为标准块，选用全局搜索的方式在已知像素区域内搜索，并运用公式（3.4）计算得到最佳匹配块，用最佳匹配块代替待修复块未知数据中相应部分。步骤3：更新边缘和置信度。每一个待修复块修....

图4.2TV算法

兰州交通大学工程硕士学位论文-20-图4.2（b）-（f）为Peppers图像在不同迭代次数下的实验效果。(a)破损图(b)n=100(c)n=500(d)n=1000(e)n=1500(f)n=2000图4.2TV算法修复效果图从中可以看出，整体上，此模型对图像的边缘信息修复效....

图4.2TV算法修复效果图

兰州交通大学工程硕士学位论文-20-图4.2（b）-（f）为Peppers图像在不同迭代次数下的实验效果。(a)破损图(b)n=100(c)n=500(d)n=1000(e)n=1500(f)n=2000图4.2TV算法修复效果图从中可以看出，整体上，此模型对图像的边缘信息修复效....

本文编号：4014122