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基于PDE修复的图像压缩技术研究

作　者: 杨瑾
导　师: 石光明
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 电路与系统
关键词: 图像修复 BSCB PDE 图像压缩块效应
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 92次
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内容摘要

图像修复最早来源于艺术领域,被用于艺术字画和旧照片中破损区域的完整恢复,或目标物的移除和取代。2000年Marcelo Bertalmio等人在“Image Inpainting”一文中提出基于三阶偏微分方程(PDE)的修复模型,在计算机上实现了自动修复,标志着数字图像修复的正式提出。本文主要研究基于PDE的图像修复和图像压缩的联合应用。首先阐述了PDE作为一种分析工具在图像处理领域中的优势,及其特有的数值解法。然后对基于PDE的BSCB和TV模型给出详细介绍和实验仿真,并总结其优缺点。通过对PDE的学习研究和基于PDE修复方法的特性分析,本文接着提出了一种快速的图像预处理方法,并经由与之相符的压缩编码处理,实现了低数据量和低复杂度下的图像压缩编码流程。通过将其和未加入PDE修复的普通压缩流程作对比,证明提出的新方法不但在图像的PSNR评价上有了很大提高,而且有效控制了低码率下的“块效应”问题,有一定地可行性和优越点。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-11
  1.1 课题研究背景  7-8
  1.2 图像修复技术概述  8-9
  1.3 论文结构安排  9-11
第二章偏微分方程基础知识  11-21
  2.1 基于偏微分方程的图像处理  11-14
    2.1.1 偏微分方程的概念  11-12
    2.1.2 偏微分方程进入图像领域  12-14
    2.1.3 偏微分方程处理图像的优点  14
  2.2 偏微分方程的数值解法  14-20
    2.2.1 有限差分基本原理  15-17
    2.2.2 有限差分方程  17-20
  2.3 本章小结  20-21
第三章经典修复模型  21-37
  3.1 BSCB 模型  21-27
    3.1.1 BSCB 模型原理  21-24
    3.1.2 模型的数值实现  24-25
    3.1.3 实验结果  25-27
  3.2 TV 模型  27-32
    3.2.1 TV 模型原理  27-29
    3.2.2 模型的数值实现  29-31
    3.2.3 实验结果  31-32
  3.3 基于样本的纹理修复  32-35
  3.4 本章小结  35-37
第四章基于PDE的图像压缩技术  37-57
  4.1 结合图像修复的压缩技术概况  37-39
  4.2 PDE 修复实验依据  39-42
  4.3 实验所用压缩编码方法  42-43
  4.4 基于PDE 修复的图像压缩技术实现  43-55
    4.4.1 模型整体概述  43-44
    4.4.2 压缩前图像预处理  44-46
    4.4.3 图像编解码处理  46-48
    4.4.4 解码后的PDE 修复结果与实验对比  48-55
  4.5 本章小结  55-57
第五章总结和展望  57-59
  5.1 总结  57
  5.2 展望  57-59
致谢  59-61
参考文献  61-64
在硕士研究生期间取得的研究成果  64-65

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