數(shù)字圖像修復因其在圖像、視頻編輯等方面的廣泛應用,成為了計算機視覺領域的一項重要研究內容。它是對圖像或視頻中信息缺損區(qū)域進行信息填充的過程,其目標是盡可能地保證修復質量,使觀察者找不出修復的痕跡,也就是保證修復結果中含有合理豐富的細節(jié)信息并保持整體結構的連貫性。數(shù)字圖像修復的有效途徑是在修復過程中引入關于圖像的先驗信息,利用數(shù)學方法建立先驗模型,并依據(jù)先驗模型求解缺失區(qū)域的信息。目前該領域已經(jīng)有很多方法被提出,主要包括基于變分PDE模型的方法、基于樣本的方法、基于變換域的方法、基于深度學習的方法等,其中基于樣本的方法在大區(qū)域破損圖像修復中取得了較好的結果,新興的基于深度學習的方法在圖像語義修復中取得了好的結果。為了充分利用不同方法的優(yōu)點,基于圖像分層處理后的混合方法也被廣泛研究。本文將圍繞這三類具體方法中的關鍵問題展開研究,并針對各類方法存在的一些問題提出了相應的改進算法以提升圖像修復的質量。主要工作如下:（1）提出了一種基于樣本塊偏移匹配的圖像修復方法,該方法針對傳統(tǒng)的基于樣本塊匹配方法因匹配錯誤累積容易造成修復結果失敗的問題,通過兩方面的策略進行改進。首先在樣本塊優(yōu)先級確定時,僅計... 

【文章來源】：云南大學云南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：154 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖像修復過程示意圖

按照解決問題方法類型的不同，可以歸納為五類，如圖 1.2 所示。圖 1.2 圖像修復方法分類圖1.2.1 基于偏微分和變分的方法基于偏微分（Partial Differential Equation， PDE）和變分（Total Variation，TV）的圖像修復方法是圖像修復方法最初廣泛研究的一類方法，在小尺度的圖像修復中一般能取得比較好的結果。由于偏微分方程和變分模型可以通過變分原理相互等價的推出，因此，一般將這兩種方法統(tǒng)稱為基于偏微分和變分圖像修復方法。這類方法的修復過程一般是沿圖像中的結構信息進行逐步的傳播（或者擴散）已知信息，也常被稱為基于擴散的方法。M.Bertalmio 等提出圖像修復術語時提出的 BSCB（Bertalmio - Sapiro - Caselles- Ball）模型[1]就屬于基于偏微分的方法，其基本思路是利用待修復區(qū)域周圍的邊緣信息，沿等照度線的方向采用傳播機制將修補區(qū)域周圍的信息沿各向異性傳輸?shù)叫迯瓦吘墐鹊男扪a區(qū)域，完成修復。因此基于偏微分方程的方法主要考慮是如

數(shù)字圖像修復技術現(xiàn)在已經(jīng)在很多方面得到應用，近年來，特別是在國內，很多研究者將數(shù)字圖像修復技術應用到壁畫修復[84, 85]，其中西藏壁畫[86]、敦煌壁畫[87, 88]等的應用有最多。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于尺度空間的小波紋理描述算法的壁畫修復[J]. 任小康,鄧琳凱.  計算機工程與科學. 2014(11)
[2]以TV模型為例的西藏壁畫數(shù)字圖像修復技術研究[J]. 姜軍,卓嘎,王朝霞,涅濤遠,馮建尚.  電子設計工程. 2013(03)
[3]深度學習研究綜述[J]. 孫志軍,薛磊,許陽明,王正.  計算機應用研究. 2012(08)
[4]自適應樣本塊大小的圖像修復方法[J]. 孟春芝,何凱,焦青蘭.  中國圖象圖形學報. 2012(03)
[5]基于結構張量的圖像修復方法[J]. 劉奎,蘇本躍,趙曉靜.  計算機應用. 2011(10)
[6]基于自適應字典選擇的MCA圖像修復方法[J]. 張濤,洪文學.  光學技術. 2010(05)
[7]輪廓結構張量B-樣條多尺度表示的角點檢測[J]. 閆衛(wèi)杰,楊丹,王洪星,張小洪.  計算機技術與發(fā)展. 2010(04)
[8]局部自適應學習基稀疏約束結合信息優(yōu)先權選擇擴散的迭代圖像修復算法研究[J]. 胡正平,劉文,許成謙,李杰.  儀器儀表學報. 2010(03)
[9]敦煌壁畫數(shù)字圖像修復中遇到的挑戰(zhàn)[J]. 王書文,駱巖紅,黃偉,楊筱平,賈建芳.  西北民族大學學報(自然科學版). 2009(02)
[10]基于信號稀疏表示的形態(tài)成分分析:進展和展望[J]. 李映,張艷寧,許星.  電子學報. 2009(01)

博士論文
[1]多聚焦圖像像素級融合算法研究[D]. 張永新.西北大學 2014



本文編號：2936140