残损纺织物图像的修复算法研究与三维重建

发布时间：2023-04-08 22:16

　　在计算机技术迅猛发展的时代,图像修复技术作为数字图像处理领域中的一个重要分支,它在日常生活中有着广泛的应用。文物是文明社会的一部分,将破损的文物修复之后可以再现当时的历史面貌,文物修复对于文化根脉的传承有着重要的作用和意义。纺织物作为文物的一个重要组成部分,它在我国古代就已经出现,然而由于其自身材质的特点,即易于腐烂且不易保存,因此对残损纺织物图像进行修复有着重要的历史意义和实际应用价值。图像修复技术包括基于变分偏微分方程和基于纹理合成的两种方式,本文选取基于纹理合成的Criminisi图像修复算法对残损纺织物图像修复。为了提高纺织物图像的修复质量和增强文物修复在三维重建中的应用,本文对Criminisi算法进一步改进,对纺织物图像三维重建。主要工作如下:(1)由于现有的图像修复技术中没有一种方法可以明确地区分不同类别的图像,因此本文提出一种基于图像梯度算子和差值的方法,通过客观数据来准确地区分纹理图像与非纹理图像。(2)原始Criminisi算法中使用置信度项和数据项计算待修复块的优先权,然而此计算方式修复的图像出现了结构断裂和纹理模糊的情况。本文根据纺织物图像较强的结构性,使用结构...

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 基于非纹理结构的图像修复技术
        1.2.2 基于纹理结构的图像修复技术
    1.3 论文的组织结构
2 纹理图像区分与修复质量评价
    2.1 图像修复问题的描述
    2.2 基于梯度算子的图像分类
    2.3 图像修复质量评价
        2.3.1 主观评价
        2.3.2 客观评价
    2.4 本章小结
3 图像修复算法
    3.1 基于PDE图像修复算法
        3.1.1 BSCB模型
        3.1.2 TV模型
        3.1.3 CDD模型
    3.2 Criminisi图像修复算法
        3.2.1 优先权计算
        3.2.2 搜索样本块
        3.2.3 更新置信度
    3.3 Criminisi图像修复算法分析
        3.3.1 优先权函数分析
        3.3.2 样本块和搜索方式的分析
    3.4 本章小结
4 改进的Criminisi图像修复算法
    4.1 纺织物图像的特点
    4.2 优先权函数的改进
        4.2.1 结构张量
        4.2.2 改进的优先权函数
    4.3 样本块的改进
    4.4 实验结果与分析
        4.4.1 小区域图像修复
        4.4.2 大区域图像修复
    4.5 本章小结
5 图像的三维重建
    5.1 三维重建技术
        5.1.1 基于图像的三维重建技术
        5.1.2 基于仪器设备的三维重建技术
        5.1.3 基于建模软件的三维重建技术
    5.2 纺织物图像的三维重建
        5.2.1 使用颜色贴图的三维重建
        5.2.2 基于MEL脚本语言的三维重建
    5.3 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
作者攻读学位期间发表论文清单
致谢



本文编号：3786569