基于紋理合成的數(shù)字圖像修復(fù)主要是通過對圖像破損區(qū)域在全局進行搜索、復(fù)制、匹配,從而填充及補全圖像中受損區(qū)域或移除待定目標(biāo),使得修復(fù)后的圖像盡量接近原圖,達到一種觀察者無法察覺圖像曾經(jīng)缺損或已經(jīng)被修復(fù)的效果。在涉及圖像處理的諸多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,極具研究價值。針對非均勻紋理圖像大區(qū)域損壞的情形,提出了一種分層Criminisi圖像修復(fù)算法,以提高修復(fù)效果。首先采用多尺度變分分解模型將圖像分解成一系列圖層之和,不同圖層包含不同尺度的圖像特征,而同一圖層包含幾乎相同的尺度特征。然后采取Criminisi算法修補每一個圖層。同一圖層里搜索匹配塊時,利用尺度大致相同的圖像特征能快速地搜尋到最優(yōu)的匹配塊。最后整合所有修復(fù)好的圖層得到完整的修復(fù)效果。根據(jù)織錦圖像具有馬爾可夫性和分形特征,對傳統(tǒng)的Criminisi修復(fù)算法進行了改進。首先在優(yōu)先級函數(shù)中引入度量像素塊復(fù)雜度的分形維數(shù),計算優(yōu)先權(quán)時,使修復(fù)次序更多向結(jié)構(gòu)豐富的像素塊傾斜,充分考慮像素塊中除了中心點之外其它位置的結(jié)構(gòu)信息。為了在匹配塊搜索過程中減少誤匹配、縮短搜索時間,通過像素塊的分形維數(shù)約束搜索范圍。最后在織錦圖像的修復(fù)實驗中,新算法修... 

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)的背景、目的和意義
    1.2 數(shù)字圖像修復(fù)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 數(shù)字圖像修復(fù)研究概述
        1.2.2 圖像修復(fù)的應(yīng)用領(lǐng)域
    1.3 論文的主要成果與創(chuàng)新點
第2章 常見圖像修復(fù)算法
    2.1 基于變換域中的圖像修復(fù)方法概述
    2.2 基于變分PDE的圖像修補算法
        2.2.1 基于整體變分TV模型的圖像修補算法
        2.2.2 CDD圖像修補模型
    2.3 基于紋理合成的圖像修復(fù)算法
        2.3.1 優(yōu)先權(quán)計算
        2.3.2 最佳匹配塊的選擇與填充
        2.3.3 置信度更新
第3章 非均勻紋理圖像的分層Criminisi修復(fù)算法
    3.1 引言
    3.2 分層Criminisi修復(fù)算法
        3.2.1 多尺度變分分解模型
        3.2.2 分解模型的數(shù)值求解
        3.2.3 模型的算法步驟
    3.3 模型數(shù)值實驗與分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于分形維數(shù)的織錦圖像修復(fù)算法
    4.1 引言
    4.2 基于分形維數(shù)的織錦圖像修復(fù)算法
        4.2.1 分形盒維數(shù)
        4.2.2 基于分形盒維數(shù)的優(yōu)先權(quán)改進
        4.2.3 匹配塊搜索的改進
        4.2.4 模型的算法步驟
    4.3 數(shù)值實驗與分析
        4.3.1 參數(shù)選擇
        4.3.2 修復(fù)實驗
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于輪廓的Criminisi圖像修復(fù)算法
    5.1 基于圖像輪廓的數(shù)據(jù)項計算
    5.2 優(yōu)先權(quán)系數(shù)
    5.3 算法步驟
    5.4 仿真結(jié)果
        5.4.1 參數(shù)選擇
        5.4.2 修復(fù)實驗
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于三通道多小波緊標(biāo)架的圖像曲率修復(fù)模型[J]. 呂慧顯,趙志剛,郭銀景,王福馳.  光電子·激光. 2016(01)
[2]變分框架下的多尺度圖像恢復(fù)與重建[J]. 唐利明,黃大榮.  電子學(xué)報. 2013(12)
[3]一種塊匹配的圖像修復(fù)算法[J]. 張顯全,高志卉.  光電子.激光. 2012(04)
[4]非均勻紋理圖像大區(qū)域修復(fù)算法[J]. 何凱,焦青蘭,孟春芝,王偉.  天津大學(xué)學(xué)報. 2012(04)
[5]基于優(yōu)先權(quán)改進算法的敦煌壁畫復(fù)雜破損區(qū)域修復(fù)[J]. 楊筱平,王書文.  計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2011(02)
[6]數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)綜述[J]. 張紅英,彭啟琮.  中國圖象圖形學(xué)報. 2007(01)
[7]基于紋理匹配的影像缺損信息填充方法[J]. 王樹根,鄭精靈.  測繪通報. 2004(12)



本文編號：3675692