本文選題：圖像處理 + 圖像修復(fù)��； 參考：《量子電子學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：為解決傳統(tǒng)圖像修復(fù)過(guò)程中存在的不一致問(wèn)題,提出一種基于窄帶優(yōu)化的自適應(yīng)多匹配塊隨機(jī)查找圖像修復(fù)方法。利用小波變換分解破損圖像獲得不同分辨率的低頻與高頻子圖。由每一子圖破損邊界上待修復(fù)塊顏色和結(jié)構(gòu)信息自適應(yīng)計(jì)算其匹配塊尺寸及數(shù)量。基于最小堆隨機(jī)查找匹配塊序列,并利用窄帶模型對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化以修復(fù)破損邊界。對(duì)破損邊界由外向內(nèi)逐層修復(fù)直至破損區(qū)域補(bǔ)全,用小波回復(fù)算法重構(gòu)出最終的修復(fù)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明與已有方法相比該方法的修復(fù)結(jié)果具有更好的視覺(jué)一致性。
[Abstract]:In order to solve the problem of inconsistency in traditional image restoration, an adaptive multi-matching block random lookup method based on narrowband optimization is proposed. Wavelet transform is used to decompose damaged images to obtain low frequency and high frequency subgraphs with different resolution. The size and number of matching blocks are calculated adaptively from the color and structure information of the blocks to be repaired on the damaged boundary of each subgraph. Based on the minimum heap random lookup of matching block sequence, the narrow band model is used to optimize it to repair the damaged boundary. The damage boundary is repaired from outer to inner layer by layer until the damaged region is repaired, and the final repair result is reconstructed by wavelet recovery algorithm. Experimental results show that the proposed method has better visual consistency than the existing methods.
【作者單位】： 湖北大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金,61300125~~
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1776787