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图像修补技术的研究

作　者: 谢爱敏
导　师: 冯象初
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算数学
关键词: 图像修补 CDD模型 Mumford-Shah-Euler模型 Split Bregman 纹理合成
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 145次
引　用: 1次
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内容摘要

数字图像修补问题是图像处理中的一个热点问题,主要是利用一定的数学模型针对有缺损的图像进行修复,或者从图像中去除指定的目标和文字,以达到特定的目的。本文首先介绍图像修补的研究背景、意义,以及现状;重点讨论了对于小块的缺损有良好修补效果的基于偏微分方程(PDE)的修补模型,包括BSCB模型,TV模型,Mumford-Shah-Euler模型和CDD模型;接着详细分析了Split Bregman迭代方法,介绍了两种Split Bregman迭代方法的运用。CDD模型是通过引入曲率项求解高阶偏微分方程来进行图像修补,在求解偏微分方程过程中,大量迭代运算导致修复速度非常缓慢。另一方面,Split Bregman方法具有迭代次数少、运算速度快和适于解决L1正则化问题等特点。本文把Split Bregman方法引入到CDD图像修补模型中,提出了一种基于Split Bregman迭代的CDD图像修补方法,取得了很好的效果。最后,介绍了适合于大块缺损的纹理合成的图像修补方法。重点研究了非参数性采样的纹理合成和基于优先权的纹理合成方法。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-13
  1.1 引言  7-8
  1.2 研究意义  8-10
  1.3 图像修补技术的研究现状  10-11
  1.4 本文的主要工作  11-13
第二章基于PDE模型的图像修补方法  13-31
  2.1 BSCB图像修补模型及数值实现  14-17
    2.1.1 建立BSCB图像修补模型  14-16
    2.1.2 数值实现  16-17
  2.2 TV模型及数值实现  17-22
    2.2.1 建立TV模型  17-19
    2.2.2 TV模型数值实现  19-22
  2.3 CDD图像修补模型算法及数值实现  22-26
    2.3.1 建立CDD图像修补模型  22-24
    2.3.2 CDD模型的数值实现  24-26
  2.4 Mumford-Shah-Euler图像修补模型  26-28
  2.5 小结  28-31
第三章 Split Bregman迭代方法  31-39
  3.1 Bregman迭代方法  31-35
    3.1.1 Bregman距离  31
    3.1.2 Bregman迭代  31-33
    3.1.3 分裂Bregman方法  33-35
  3.2 Split Bregman方法的应用  35-38
    3.2.1 Split Bregman迭代在TV模型中的应用  35-36
    3.2.2 Split Bregman迭代GCP问题中的应用  36-38
  3.4 小结  38-39
第四章基于Split Bregman方法的CDD修补算法  39-47
  4.1 CDD图像修补模型算法  39-41
  4.2 Split Bregman方法求解CDD模型  41-43
    4.2.1 Split Bregman方法介绍  41-42
    4.2.2 利用Split Bregman方法求解CDD模型的算法  42-43
  4.3 实验结果与分析  43-46
  4.4 小结  46-47
第五章纹理合成图像修补模型  47-53
  5.1 纹理合成的分类  47-48
  5.2 非参数性采样的纹理合成  48-50
  5.3 基于优先权的纹理合成方法  50-52
  5.4 小结  52-53
第六章工作总结及展望  53-55
  6.1 论文总结  53
  6.2 工作展望  53-55
致谢  55-57
参考文献  57-61
在读期间研究成果  61-62

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