隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的革新,圖像修復(fù)技術(shù)成為新的研究熱點。數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)是通過某種計算方法分析破損區(qū)域已知像素信息與缺失區(qū)域的聯(lián)系,以某種規(guī)則利用已知區(qū)域的信息推理修補未知區(qū)域,以達(dá)到結(jié)構(gòu)上完整、視覺上連通的目的。圖像修復(fù)技術(shù)在舊照片復(fù)原、古文物保護、藝術(shù)作品恢復(fù)、公安案件偵破以及航空航天拍攝等方面應(yīng)用廣泛。為簡化手工修復(fù)圖像的流程和提高手工修復(fù)圖像的效率,許多圖像修復(fù)算法應(yīng)用而生。為了挖掘圖像數(shù)據(jù)之間潛存在、似存在的聯(lián)系,本文在研究圖像修復(fù)算法的基礎(chǔ)上,深入研究了粗糙數(shù)據(jù)推理理論,重點研究了大破損區(qū)域修復(fù)代表算法Criminisi算法和小破損區(qū)域代表算法BSCB算法。Criminisi算法作為優(yōu)秀的圖像修復(fù)算法代表,在修復(fù)部分破損圖像時獲得較好的視覺效果,但也有其不足之處。該算法在進行匹配塊搜尋時,待修復(fù)塊提供的信息量較少,進而導(dǎo)致搜索匹配塊時可匹配范圍小。針對這一問題,本文提出一種基于粗糙數(shù)據(jù)推理理論的改進Criminisi圖像修復(fù)算法,粗糙數(shù)據(jù)推理旨在擴展搜索空間、增加搜索數(shù)據(jù)、擴大搜索范圍、加深搜索深度。本文提出的算法在搜索規(guī)則有以下改進:通過圖像結(jié)構(gòu)信息將圖像內(nèi)容劃分為一個數(shù)...

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖3.1Criminisi算法示意圖

基于粗糙數(shù)據(jù)推理的圖像修復(fù)算法研究-13-3基于樣本的圖像修復(fù)算法以像素塊為基礎(chǔ)的修復(fù)算法是針對于相對較大破損區(qū)域圖像而提出的。該類算法以像素塊為修復(fù)單位，以紋理合成為驅(qū)動，在保證修補內(nèi)容準(zhǔn)確的同時又兼顧了圖像紋理信息，很好的保障圖像最終的修復(fù)效果。本章將詳細(xì)介紹該類算法中經(jīng)典的....

圖3.2人像移除效果圖

基于粗糙數(shù)據(jù)推理的圖像修復(fù)算法研究-15-步驟2：搜索最佳匹配塊。以上一步計算得到的優(yōu)先權(quán)最大的模板塊作為標(biāo)準(zhǔn)塊，選用全局搜索的方式在已知像素區(qū)域內(nèi)搜索，并運用公式（3.4）計算得到最佳匹配塊，用最佳匹配塊代替待修復(fù)塊未知數(shù)據(jù)中相應(yīng)部分。步驟3：更新邊緣和置信度。每一個待修復(fù)塊修....

圖4.2TV算法

蘭州交通大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-20-圖4.2（b）-（f）為Peppers圖像在不同迭代次數(shù)下的實驗效果。(a)破損圖(b)n=100(c)n=500(d)n=1000(e)n=1500(f)n=2000圖4.2TV算法修復(fù)效果圖從中可以看出，整體上，此模型對圖像的邊緣信息修復(fù)效....

圖4.2TV算法修復(fù)效果圖

蘭州交通大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-20-圖4.2（b）-（f）為Peppers圖像在不同迭代次數(shù)下的實驗效果。(a)破損圖(b)n=100(c)n=500(d)n=1000(e)n=1500(f)n=2000圖4.2TV算法修復(fù)效果圖從中可以看出，整體上，此模型對圖像的邊緣信息修復(fù)效....

本文編號：4014122