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《上海交通大学》 2009年
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电影胶片数字修复关键技术研究

徐进  
【摘要】: 电影胶片数字修复技术是以图像视频处理技术为基础,对数字胶片电影损伤进行有效检测和修复的一种技术,是计算机技术在电影修复领域的成功应用。该技术的目标是把严重降质的老电影胶片恢复为可满足观众视觉需求的无损伤的高清数字视频,这不仅会提高老电影的商业价值,同时可为诸多电视广播机构提供大量的现成节目,具有重要的实际应用意义。同时,该技术的研究也会对人工智能、计算机视觉、图像理解等研究领域的发展起到推动作用。本文首先对电影胶片数字修复技术的背景知识及系统流程进行了介绍,对以过完备小波技术为主的本文多种算法的理论基础进行了阐述,然后分别对划痕、斑块和谷粒噪声三种损伤的检测和修复进行了详细的探讨。其中具体介绍了各种损伤的数学模型,分析了多种传统的损伤检测修复算法及其优缺点,并提出了多种改进的损伤处理技术,在对实际电影胶片图像序列的处理中,相对于传统的处理技术,实现了对损伤的更加准确的检测和更加有效的修复。本文所研究的具体内容如下: 首先,本章介绍了胶片电影的产生发展历史、胶片保存现状以及当前基于人工的胶片修复技术的不足,然后阐述了电影数字修复技术的重要意义及其研究应用现状。最后详细的介绍了以数字修复为主的胶片电影的整体修复流程,并分别对数字修复系统结构和各数字修复模块关系进行了详细的探讨。 第二,对本文算法的理论基础进行了详细阐述。介绍了小波理论的发展历史及其优点,然后对本文多种算法的基础——过完备小波进行了介绍,分析了其特性,并对其处理过程进行了详细说明。随后,本章又介绍了在本文中也多次用到的马尔可夫随机场理论的原理及其具体实现技术模拟退火算法的处理流程。最后,介绍了在谷粒噪声去除和斑块检测空域校验中用到的最大期望估计技术。 第三,描述了划痕的视觉特征,介绍了几种常见的划痕检测及修复算法,详细分析了划痕的数学模型,根据划痕在空间的多种形状和分布特性将划痕更加精确的分为主要划痕、次要划痕和毛道划痕。首先提出了用于检测和修复主、次要划痕的OSA算法。该算法利用了过完备小波水平子带相对于空间域对划痕边缘更加敏感的特点,首先在过完备小波域利用多步约束和形态学优化分别完成主、次要划痕的有效检测,并利用划痕判定技术实现了主、次要划痕的有效区分,相对于传统算法仅可对划痕进行一维水平坐标定位的局限,实现了对划痕更加精确的二维空间定位。随后分别在图像的低频子带采用基于单个系数的线性插值,在图像的高频子带采用以一维系数集为单元基于LMMSE准则的插值,将图像的自然纹理引入到划痕区域,相比于传统修复算法成功的避免了过平滑现象,也避免了与图像纹理不符的人工纹理的引入。本文还对传统算法没有涉及的毛道划痕提出了相应的检测和修复算法OMEA。毛道划痕的全帧随机分布的特点及其灰度、长度各异的特点使其难以采用基于垂直投影的方法进行检测,因而本算法首先在过完备小波域的水平子带内通过划痕样块匹配增强了毛道划痕特性,随后结合MRF技术从多个角度对毛道划痕与其周围区域的约束关系进行了有效分析,实现了对其准确的检测,最后利用改进的基于样块匹配的图像修补技术实现了毛道划痕的修复。相对于传统划痕修复算法,该修复技术实现了将图像的二维纹理及结构信息填入受损区域,同时改善了传统样块匹配修补算法的信任因子过度衰落和最优块过匹配两个不足。实验表明,提出的OSA算法和OMEA算法相对于传统算法更加准确有效的检测和修复了划痕。 第四,对传统的斑块检测和修复算法进行了介绍,提出了多步斑块检测及校验算法MDV。该算法的初步检测阶段将SDIp和SROD结合以更好的提取出潜在的斑块位置,在第二步细化检测阶段采用改进的MRF算法对斑块位置进行优化,改进算法通过增加原始帧信息和增加去噪因子使得检测过程更不易被噪声干扰。其中尤其通过初步检测来约束MRF定义域的方法,使得在保持检测效果的情况下,相对于传统MRF技术大大减少了计算量。随后利用空域EM技术和时域匹配技术对检测得到的斑块进行空时校验,实现对斑块去伪存真。在斑块修复算法3D IEI中,将改进的基于样块的图像修补技术扩展到三维空间对斑块进行修复。相对于传统斑块修复算法,该算法更有效的引入了图像纹理信息,避免了斑块修复区域过平滑现象;而相对于传统的图像修补技术,通过对前后帧匹配区域的范围进行约束,实现了在帧序列中采用更少的计算量完成斑块的有效修复。通过对包含不同类型斑块的多个图像序列的实验表明,相对于传统算法,本文提出的MDV算法和3D IEI算法更快速更有效的实现了斑块的检测和修复。 最后,对谷粒噪声的特性进行了介绍,详细分析了谷粒噪声的成因、结构及其多种数学模型。阐述了前人提出的多种谷粒噪声去除算法。提出了HSS谷粒噪声消除算法,该算法利用过完备小波分解有效的提取出图像的噪声分量,并利用两步最大期望估计算法完成对图像的噪声方差的估计,相比于传统谷粒噪声方差估计技术更准确的估计了各区域噪声方差,更有效的降低了噪声估计中由图像边缘信息带来的干扰以及图像不同区域之间的互相干扰。然后利用人眼对不同区域噪声感知度不同的视觉感知特性,将噪声方差进行分割,获得明显噪声方差和混合噪声方差,并分别采用基于LMMSE的滤波器和基于NLM的滤波器对其进行处理。在改进的NLM滤波器中,将前面获得的全局区域分割信息引入到像素块相似度运算中,相对于传统NLM滤波器,更有效的降低了属于图像不同区域的像素块之间的匹配度,防止属于不同图像区域的像素块在去噪过程中对于对方纹理信息的损伤,更好的保留了图像边缘纹理结构,增强了去噪效果。实验表明,在对添加了两种类型的谷粒噪声图像的处理中,无论是从人眼感知角度还是从客观的图像质量评价标准角度,HSS算法相对于传统去噪技术都更有效的去除了其中的噪声分量,同时较好的保护了边缘和纹理信息。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP391.41

【参考文献】
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【共引文献】
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【同被引文献】
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