隨著科技飛速發(fā)展和5G數(shù)字化時(shí)代的來臨,數(shù)字圖像已經(jīng)成為日常生活中最常見的信息來源之一。但數(shù)字圖像在形成、存儲和傳輸過程中常會出現(xiàn)信息丟失的情況,造成數(shù)字圖像破損。數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)是一種利用已知信息恢復(fù)缺失信息的方法。因此,非常有必要研究圖像修復(fù)技術(shù)解決圖像破損問題。目前,基于樣本塊的圖像修復(fù)算法因其在修復(fù)效果和速率上的大幅提升,已成為圖像修復(fù)領(lǐng)域的主流算法之一。但是,針對破損區(qū)域較大和含有復(fù)雜背景的圖像修復(fù)問題仍面臨很大挑戰(zhàn)�；谝陨蠁栴},本文提出了一種基于平坦度檢測和輪廓相似性的圖像修復(fù)算法。具體工作如下:1)本文提出的基于平坦度檢測和輪廓相似性的圖像修復(fù)算法。該算法首先根據(jù)待修復(fù)塊周圍的結(jié)構(gòu)信息,構(gòu)造了一個(gè)平坦度檢測因子,提出了基于平坦度檢測的修復(fù)優(yōu)先權(quán)模型。該模型能有效區(qū)分紋理和結(jié)構(gòu)信息,得到更加可靠的修復(fù)順序。然后結(jié)合圖像的非局部特征,采用基于輪廓特征的相似性準(zhǔn)則衡量樣本間差異,提高匹配精度,并尋找待修復(fù)塊的多個(gè)相似塊。最后通過基于奇異值差異的加權(quán)融合方案聚集所有的相似塊來達(dá)到重建圖像的目的。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,本文所提出的算法能有效避免平滑效應(yīng),并對大尺寸破損圖像,能更好地...

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目的
    1.4 本文的主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新
    1.5 本文結(jié)構(gòu)安排
第二章 基礎(chǔ)知識
    2.1 圖像修復(fù)問題描述
    2.2 基于PDE方程的圖像修復(fù)模型
        2.2.1 BSCB模型
        2.2.2 TV模型
        2.2.3 CDD模型
    2.3 基于樣本塊的圖像修復(fù)算法
        2.3.1 計(jì)算優(yōu)先權(quán)
        2.3.2 搜索匹配塊
        2.3.3 更新置信度
    2.4 圖像修復(fù)的質(zhì)量評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
        2.4.1 主觀評價(jià)
        2.4.2 客觀評價(jià)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于平坦度檢測和輪廓相似性的圖像修復(fù)算法
    3.1 算法概述
        3.1.1 Criminisi算法局限性
        3.1.2 本章算法概述
    3.2 基于平坦度檢測的修復(fù)優(yōu)先權(quán)
        3.2.1 平坦度檢測項(xiàng)的引入
        3.2.2 優(yōu)先權(quán)改進(jìn)
    3.3 基于圖像非局部特征和輪廓相似性的搜索策略
        3.3.1 搜索相似塊
        3.3.2 選擇相似塊個(gè)數(shù)
        3.3.3 執(zhí)行加權(quán)融合
    3.4 本章所提出算法的步驟及流程
    3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其分析
        3.5.1 小面積破損修復(fù)
        3.5.2 大面積破損修復(fù)
        3.5.3 參數(shù)測試與分析
        3.5.4 匹配準(zhǔn)則對比
    3.6 本章小節(jié)
第四章 基于生物地理優(yōu)化的圖像修復(fù)算法
    4.1 算法引入
    4.2 生物地理優(yōu)化算法簡介
    4.3 基于生物地理優(yōu)化的圖像修復(fù)算法
        4.3.1 初始化
        4.3.2 遷移操作
        4.3.3 變異操作
        4.3.4 算法實(shí)現(xiàn)步驟與流程
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
        4.4.1 目標(biāo)移除實(shí)驗(yàn)
        4.4.2 塊填充實(shí)驗(yàn)
    4.5 計(jì)算復(fù)雜度分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論和展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間的研究成果
致謝



本文編號：3816730