圖像修復(fù)技術(shù)是圖像處理的重要組成部分,這項(xiàng)技術(shù)被普遍地應(yīng)用在圖像中文字、劃痕的去除等方面。它的主要工作是按照一定的規(guī)則填充圖像中的破損區(qū)域,使其恢復(fù)原貌。根據(jù)圖像中破損區(qū)域的大小,圖像修復(fù)的方法可以分成:基于圖像結(jié)構(gòu)的修復(fù)方法;基于圖像紋理的修復(fù)方法;基于圖像分解的修復(fù)方法。本文重點(diǎn)研究了基于圖像結(jié)構(gòu)的修復(fù)方法,該方法常以偏微分方程為工具,適用于修復(fù)破損面積較小的圖像,整體變分(TV)模型是該方法中的一個(gè)經(jīng)典模型,之后許多學(xué)者進(jìn)行了改進(jìn)工作,但是仍然存在著不足。本文針對(duì)已有的TV模型修復(fù)后的圖像存在灰度過(guò)渡不自然的現(xiàn)象,通過(guò)引入蛇(Snake)模型的圖像增強(qiáng)項(xiàng),提出了一種新模型,之后通過(guò)對(duì)青椒破損圖像的修復(fù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了新模型能夠增強(qiáng)圖像的視覺(jué)連通性,使圖像灰度過(guò)渡更自然。由于已有的TV模型以及新模型在數(shù)值求解時(shí)利用的是待修復(fù)點(diǎn)的四鄰域信息,容易導(dǎo)致圖像修復(fù)的精確度不高,因此本文進(jìn)一步采用了基于改進(jìn)的TV模型的雙十字算法和基于新模型的雙十字算法,之后分別通過(guò)對(duì)Lena破損圖像和動(dòng)畫(huà)破損圖像的修復(fù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)的算法能夠提高圖像的準(zhǔn)確度。

【文章頁(yè)數(shù)】：49 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 圖像修復(fù)技術(shù)的背景及意義
    1.2 圖像修復(fù)技術(shù)的研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
2 理論知識(shí)
    2.1 相關(guān)概念
        2.1.1 圖像的定義
        2.1.2 圖像的鄰域
        2.1.3 圖像的梯度
    2.2 變分法相關(guān)知識(shí)
    2.3 TV模型
    2.4 圖像修復(fù)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
3 一種新的圖像修復(fù)模型
    3.1 相關(guān)模型
        3.1.1 已有的TV模型
        3.1.2 Snake模型
    3.2 新模型的建立
    3.3 數(shù)值求解
    3.4 實(shí)驗(yàn)分析
4 基于圖像修復(fù)模型的雙十字算法
    4.1 基于改進(jìn)的TV模型的雙十字算法
        4.1.1 數(shù)值求解
        4.1.2 實(shí)驗(yàn)分析
    4.2 基于新模型的雙十字算法
        4.2.1 數(shù)值求解
        4.2.2 實(shí)驗(yàn)分析
5 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果



本文編號(hào)：3821000