圖像修復(fù)是利用圖像中的已知信息對(duì)受損區(qū)域進(jìn)行修復(fù),使其符合人們視覺(jué)要求的一種技術(shù)。經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展,圖像修復(fù)技術(shù)已取得了諸多重要的研究成果。其中,基于偏微分方程（Partial Differential Equations,PDE）的圖像修復(fù)算法為目前廣泛使用的圖像修復(fù)算法之一�；谄⒎址匠痰牡湫蛨D像修復(fù)算法主要有:總變分（Total Variation,TV）修復(fù)算法、曲率驅(qū)動(dòng)擴(kuò)散（Curvature-Driven Diffusions,CDD）修復(fù)算法等�；赥V模型的修復(fù)算法存在迭代次數(shù)多、運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)、模糊效應(yīng)以及階梯效應(yīng)問(wèn)題�；贑DD模型的修復(fù)算法存在迭代次數(shù)多、運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)、無(wú)法修復(fù)邊界破損圖像問(wèn)題。針對(duì)TV算法模型、CDD算法模型存在的上述問(wèn)題,提出優(yōu)化算法,主要的研究?jī)?nèi)容如下:（1）針對(duì)TV模型存在迭代次數(shù)多、運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題,提出一種基于TV模型的改進(jìn)圖像修復(fù)算法,在正則項(xiàng)中引入擴(kuò)散調(diào)節(jié)系數(shù),在擴(kuò)散調(diào)節(jié)系數(shù)中引入隨著迭代次數(shù)而變化的自適應(yīng)參數(shù),使算法在迭代初期以較快的速度擴(kuò)散,而在迭代后期減速擴(kuò)散,從而使修復(fù)后的圖像保持銳利的邊緣。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法在劃痕以及文... 

【文章來(lái)源】：安徽工程大學(xué)安徽省

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１各向異性擴(kuò)散仿真圖??

?（２－２０）??８ｔ?ｉｗｊ?Ａ?｝??如圖２－３所示，Ｏ為目標(biāo)像素點(diǎn)，八＾丨ＴＶ，為Ｏ點(diǎn)的四個(gè)鄰域點(diǎn)，??｛？，ｅ，ｗ，５１｝■為〇的四個(gè)鄰域半像素點(diǎn)。??ＮＩ?Ｎ?ＭＥ??ｎ＿??Ｗ?＾?＾?Ｅ??〇??ｓ＂??ＳＷ?Ｓ?ＳＥ??圖２－３目標(biāo)像素及其鄰域點(diǎn)示意圖??記：ｖ?＝?（ｖＶ）?＝岸ｊ，則：??▽?．』＋匕?Ｂ?＋?（２－２１）??ｄｘ?ｄｙ?ｈ?ｈ??其中Ａ為步長(zhǎng)，一般�。�?＝?１。則的計(jì)算如下：??？?１?〔?Ｗ／ｆ?一?—?ｕｆ?￣?ｕｏ??（２－２２?）??１?ｆｕ＞ｒ．￣ｕ〇）－?ｕ＂?￣ｕ〇?（２－２３）??｜ＶＭｗｌ?ｈ??ｖ２?＾（Ｕ＾￣Ｕ＜Ａ?＝?—．

?２９．１６６４??圖２－５反映了圖２－４?（ｂ）使用ＴＶ修復(fù)算法，在不同迭代次數(shù)下參數(shù)Ｓ不同??取值下對(duì)峰值信噪比（ＰＳＮＲ）的影響。從圖中可以看到，在同一迭代次數(shù)下，??ＰＳＮＲ隨著參數(shù)￡？的變化而變化。因此修復(fù)后圖像的質(zhì)量與ｆ取值有一定的關(guān)系，??合適的ｆ值可以使修復(fù)后圖像具有較好的效果，綜合圖２－５中的四條曲線，可以??看出當(dāng)￡?＝?０．５時(shí)，四條曲線的ＰＳＮＲ均近似最高點(diǎn)。??１５??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于變分偏微分方程的圖像修復(fù)技術(shù)研究[D]. 徐黎明.西華師范大學(xué) 2017
[2]基于偏微分方程的圖像修復(fù)技術(shù)研究[D]. 王世強(qiáng).大連理工大學(xué) 2014
[3]基于偏微分方程和紋理合成的圖像復(fù)原算法的研究[D]. 田素云.陜西師范大學(xué) 2013
[4]基于偏微分方程（PDE）的圖像修復(fù)[D]. 岳堅(jiān)飛.南京理工大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3111037