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数字图像修复论文:数字图像修复 TV模型修复算法 优先权函数 匹配块搜索空间 置信度

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数字图像修复论文:数字图像修复 TV模型修复算法 优先权函数 匹配块搜索空间 置信度数字图像修复论文:数字图像修复 TV模型修复算法 优先权函数 匹配块搜索空间 置信度 【关键词】数字图像修复 TV模型修复算法 优先权函数 匹配块搜索空间 置信度 【英文关键词】Digital image inpainting image inpainting alorithm based on Tv model patchpriority the matching region confidence term 数字图像修复论文:数字图像修复算法研究 【中文摘要】数字图像修复技术作为数字图像处理的一个重...

数字图像修复论文:数字图像修复 TV模型修复算法 优先权函数 匹配块搜索空间 置信度
数字图像修复论文:数字图像修复 TV模型修复算法 优先权函数 匹配块搜索空间 置信度 【关键词】数字图像修复 TV模型修复算法 优先权函数 匹配块搜索空间 置信度 【英文关键词】Digital image inpainting image inpainting alorithm based on Tv model patchpriority the matching region confidence term 数字图像修复论文:数字图像修复算法研究 【中文摘要】数字图像修复技术作为数字图像处理的一个重要分支,也是当前计算机研究方向的热点领域之一,被普遍应用于数字图像中破损信息的恢复、无线传输中丢失信息的恢复、影视作品的修复和特技的制作、多余目标物体的去除、图像的传输以及图像压缩和缩放等领域。数字图像修复技术的研究主要集中在两个方面:基于偏微分模型的数字图像修复技术和基于纹理合成的数字图像修复技术。本文介绍了数字图像修复技术的研究意义和目前研究状况,在此之上做出了改进,主要工作如下:1、提出了一种改进的基于PDE的图像修复算法基于PDE模型的数字图像修复技术是通过在图像的缺损边界区域建立偏微分方程,通过估算等照度线方向,将破损区域周围信息传播到目标区域内的工作机制。作为一种广义的图像复原,在本质上属于图像插值问题。本文针对小面积缺损图像的修复问题,改进了基于整体变分(Total Variation)模型。传统的TV模型修复算法在迭代过 程中所有区域的像素点都以同样的权重参与到修复计算中,致使有用信息不能得到有效迅速的扩散,针对这个问题,本文提出了基于加权TV模型的图像修复算法,为不同区域的像素点赋予不同的权重,来达到加快有用信息的扩散,从而减少迭代所需次数,提高了算法效率。2、提出了一种改进的基于块匹配的图像修复算法基于纹理合成的数字图像修复技术中较为经典的算法是Crminisi提出的基于样本块的图像修复算法,它是通过计算优先权决定修复顺序,在源区域块内搜索的最优匹配块,将信息复制到相应位置上,最终完成图像修复工作的过程。本文在研究Criminisi算法的基础上,针对其不足提出了几点改进:(1)分析了原算法的优先权函数的缺陷,提出了一种新的优先权函数,引入了像素点梯度方差来判断待修复点周围区域的纹理变化,不仅考虑到图像的结构信息,更考虑到了图像的纹理特征信息,同时也不会出现原算法中存在的随着修复的进行置信度值迅速降到零的问题,优先权函数具有了较高的准确性。(2)根据待修复块周围的结构和纹理信息来确定匹配块搜索空间,改变了全局搜索的方式,用部分搜索减小了搜索范围,从而达到缩短搜索时间的效果。在匹配块搜索过程中,用距离参数控制的搜索方式来代替从上到下、从左到右的顺序搜索,不仅减少了算法运行时间,也使匹配块搜索更为精确,加大了最优匹配块与周围邻域信息的相关性,最终得到的修复结果更加符合人眼的要求。(3)最后更新置信度时,为了避免因连续误差而导致“垃圾块”的形成,用待修复块和所选匹配块之间平均梯度差作为 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 , 差值越大代 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 两块之间纹理的差异程度越大,复制过来点的置信度就 应该越小,通过实验证明,改进算法可以更好的应用于图像边缘和复 杂纹理的修复,匹配结果更加精确,有效的减少了不和谐块的产生。 【英文摘要】The digital image inpainting technology takes a major branch in digital image processing, and also a reseach hot spot of computer graphics and computer vision. It is widely used in such domains as restoration of digital image; restoration lost information during wrieless transmission; restoration and stunts production of film; image reducion and enlargment; removing unnecessary goals, such as wrods or objects; information transmission and image compression; processing with mosaic and so on.At present, digital image repair technology research mainly on two aspects:based on partial differential model of digital image restoration techniques and texture synthesis based on the digital image restoration techniques. This paper introduces the technology of the digital image restoration of the present research situation and research significance, compared the application of a wide range of digital image restoration algorithm the advantages and disadvantages of the scope of application, and on top of this made improvement:1、Proposed an improved algorithm based on PDEThe digital image inpainting used variation PDE model construct a diffusion equation for each pixel in the missing region that relates the color expected at the pixel and in its neighbor, solving these equations, the colors surrounding the region are diffused into the region, As a general image restoration, in essence, it is belong to image interpolation.This ariticle analysis the image inpainting alogrithm based on TV model for the small damaged image repair problem, the weights of all pixels are1in the iterative calculation of TV inpainting, information of the areas which are not damaged can not spread as soon as possible in iterative calculation and it affect the speed of inpainting. We endow the pixels of different regions with different weights in order to solve that information diffusion is not fast enough, so that the information diffusion is more accurate.2、Proposed an improved algorithm based on sampleCriminisi alogrithm is the classical alogrithm in the texture synthesis inpainting technology based on sample, it is fill in the missing region by minimizing the overall discontinuity within the region for a given set of patches. Based on Criminisi alogrithm, this paper has made sevral improvements to its existed insuffciencies:(1)This paper moddify the priority function by redefining the data term to improve some deficiency in calculation the priority of patchs in Criminisi alogrithm. We take into account not only the stucture information of image, but also considerd image texture reature information, at the same time also won’t appear in the confidence value drops rapidly to zero as the filling process proceeds, priority function has a high priority of accuracy.(2)We determined the matching region acoording to the structure and texture around the patch to be inpainted, with part of the search instead of global search, it not only can save running time, but also avoid miss match, and increase the correlation between the optimal match and the surrounding neighborhood, the repair resulting more accord with the requirement of the hunman eye.(3)Make the updated confidence inverse to accumulative error when updating the confidence term, in order to avoid continuous error and lead to the phenomenon “ junk piece of”. The experimental results show that the improved algorithm can better applied to the image edge and complex texture repaie. This method matching result more accurate, effectively reduce the production of harmonious piece. 【目录】数字图像修复算法研究 中文摘要 3-5 Abstract 5-6 第1章 绪论 8-16 1.1 数字 图像修复的目的和意义 8-10 1.2 数字图像修复的国内外研究 现状 10-14 1.3 数字图像修复算法的评价 14-15 1.3.1 主观评价方法 14 1.3.2 客观评价方法 14-15 1.4 论文 研究的主要内容及章节安排 15-16 第2章 基于变分PDE的图 像修复算法 16-27 2.1 图像的全变分(TV)模型 16-18 2.1.1 有界变差函数的基本理论 16-17 2.1.2 TV模型修复算法 17-18 2.2 改进的TV修复算法 18-26 2.2.1 TV模型数值实现 19-20 2.2.2 像素权重 的影响 20-21 2.2.3 计算权重 21-23 2.2.4 实验结果 与分析 23-26 2.3 本章小结 26-27 第3章 基于块匹配 的图像修复算法 27-38 3.1 Criminisi修复算法 27-29 3.2 改进的块匹配图像修复算法 29-37 3.2.1 优先权计算 29 3.2.2 匹配区域的选择 29-31 3.2.3 搜 索最优匹配块 31-32 3.2.4 置信度更新 32-33 3.2.5 实验结果与分析 33-37 3.3 本章小结 37-38 第4章 总 结与展望 38-40 4.1 全文 总结 初级经济法重点总结下载党员个人总结TXt高中句型全总结.doc高中句型全总结.doc理论力学知识点总结pdf 38 4.2 未来的工作 38-40 参考文献 40-44 攻读硕士学位期间的科研情况 44-45 致谢 45-46
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分类:生活休闲
上传时间:2017-09-20
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