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数字图像修复技术研究

作　者: 张涛
导　师: 何凯
学　校: 天津大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 图像修复 PDE模型纹理方向性纹理合成图像分区
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

图像修复是图像处理领域中的一个重要分支,它涉及到模式识别、数理统计学、信息论、计算机图形学以及机器视觉等多个学科,能够广泛应用于军事、医学、工业、摄影、考古、游戏和电影特效制作等领域,已经逐渐成为人们关注的焦点。图像修复就是根据破损区域周围的像素信息以及图像的整体特征,按照一定的原理、算法对未知区域进行修补,恢复图像中丢失的信息,使图像更加清晰与自然,从而保持图像的整体视觉效果。本文首先介绍了图像修复技术的研究背景以及研究意义,给出了图像修复的数学描述,并分阶段总结了图像修复技术的国内外研究现状;然后研究了基于PDE的图像修复技术,详细讨论了几种经典模型,包括BSCB模型、TV模型和CDD模型,并提出了一种基于TV模型的改进算法,算法给出了两个阈值参数,同时修正了迭代公式中的权值系数。仿真实验表明,本文算法在一定程度上提高了图像的修复质量,而且有效地减少了不必要的重复迭代运算,进一步提高算法的修复效率。本文探讨了基于纹理合成的图像修复技术,并针对基于样本块的纹理合成算法的缺点,提出了一种渐变式纹理合成算法,算法在分析图像结构信息和纹理特征的基础上,利用置信度函数和结构性函数设定修复的优先权函数,然后计算破损区边缘上每一点的优先权系数,通过比较优先权系数的大小确定修复的先后顺序,优先权越高的块越先修复,最后在已知区域内按照一定的准则和算法选取最佳匹配块,并且将该最佳匹配块的信息直接填充到待匹配块中,直至完成整幅图像的修复。本文最后将图像分割理论应用于图像修复领域中,提出了一种基于分区的图像修复算法。按照图像分割、边缘检测、结构重建以及纹理合成的步骤详细阐述了算法的原理,并给出了算法的实验流程;最后通过实验仿真总结了该算法的优缺点。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章绪论  8-15
  1.1 研究背景及意义  8-9
  1.2 图像修复的描述  9
  1.3 国内外研究现状  9-14
  1.4 论文内容及框架  14-15
第二章基于PDE 的图像修复技术  15-31
  2.1 几种经典模型  15-24
    2.1.1 BSCB 模型  15-18
    2.1.2 TV 模型  18-22
    2.1.3 CDD 模型  22-24
  2.2 基于TV 模型的改进算法  24-26
    2.2.1 自适应算法  24-25
    2.2.2 改进的TV 算法  25-26
  2.3 实验仿真及结果分析  26-31
第三章基于纹理合成的图像修复技术  31-45
  3.1 纹理合成算法简述  31
  3.2 基于样本块的纹理合成算法  31-34
    3.2.1 基本原理  31-33
    3.2.2 算法流程  33-34
  3.3 渐变式纹理合成算法  34-39
    3.3.1 分析方向性特征  34-35
    3.3.2 设定优先权系数  35-37
    3.3.3 寻找最优匹配块  37-38
    3.3.4 填充图像纹理块  38
    3.3.5 更新图像置信度  38-39
    3.3.6 算法流程  39
  3.4 实验仿真及结果分析  39-45
第四章基于分区的图像修复技术  45-55
  4.1 基于分区的图像修复算法  45-51
    4.1.1 图像分割  45-46
    4.1.2 边缘检测  46-47
    4.1.3 结构重建  47-49
    4.1.4 纹理合成  49-50
    4.1.5 算法流程  50-51
  4.2 实验仿真及结果分析  51-55
第五章总结与展望  55-57
  5.1 论文总结  55-56
  5.2 未来展望  56-57
参考文献  57-60
发表论文和参加科研情况说明  60-61
致谢  61

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