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基于样本图像的图像修补技术研究

胡熹  
【摘要】:图像是信息传播的主要载体之一。旨在提高图像主观视觉效果的图像修补技术近年来一直受到广泛的关注和深入的研究。在图像采集、传输、压缩、储存或者编辑修改过程中,会造成图像像素信息的丢失,影响图像的视觉效果。图像修补技术使用已知的信息推测并恢复丢失信息,经过多年的研究发展,已经在小尺寸图像丢失以及纹理综合与前景去除方面获得了很好的效果。然而,对于大尺度图像内容缺损的问题,由于前景内容、重要边缘结构的丢失,现有的图像修补算法很难使图像达到能够观赏的视觉效果。本文针对大尺度图像缺损问题进行研究和分析,在归纳总结了现有经典图像修补算法的基础上,提出了基于样本图像的图像修补算法,有效提高了图像修补的修复效果。本文的主要研究成果为: 首先,提出了一种基于样本的图像结构信息恢复方法。在图像修补过程中,结构信息往往起到决定性的作用,为了对缺损图像的丢失结构进行重构,本文提取样本图像的前景结构,使用边缘匹配及拟合技术将样本图像的结构与缺损图像结合,从而重建完整的结构信息。基于修复的结构信息,现有的图像修补算法能够恢复图像原有的内容,修复效果得到很大提升。 其次,在结构信息恢复的基础上,本文进而提出一种基于样本的纹理综合算法。由于大尺度图像缺损问题中丢失的信息过多,仅仅使用源图像中的像素信息会使修复效果平滑性很差,因此本文考虑使用样本纹理和源图像纹理共同合成最终纹理。本文首先对待修补区域计算其样本相关度,然后在块匹配环节分别从样本图像和源图像进行匹配,根据样本相关度加权的填补到目标区域。其中,对于边缘图像块的匹配不仅计算其SSD还加入边缘相似度计算最优匹配。实验证明,这种基于样本的纹理合成算法在恢复了图像缺损内容的同时成功的保证了修补结果的平滑性,比传统的经典图像修补算法有所提高。 最后,在Hays最先提出的基于样本检索的图像修补技术基础上,本文对其局部匹配进行了改进,与本文介绍的基于样本的图像结构恢复、纹理合成算法一起,提出了新的基于样本检索的图像修补算法。Hays首先提出对大量图像资源进行检索后使用样本填补图像,但是其在局部匹配与填补上只简单使用Graphcut技术进行平滑。本文使用梯度方向匹配进行样本的局部精确匹配选择,目的在于检索出结构近似的样本图像,从而使用基于样本的结构恢复和纹理综合算法,达到良好的图像修补效果。


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