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小波域的样本块彩色图像修复研究

张越  
【摘要】:数字图像处理是使用计算机对图像进行除噪、增强、修复、分割等处理的技术,其中数字图像修复技术是图像处理技术研究的热门领域。图像修复是指通过对破损图像中有效信息的处理和计算,实现对缺损信息的有效估计,从而使修复后的图像整体上更加和谐。本论文在研究数字图像样本修复原理的基础之上,分析已有基于小波变换域的图像修复模型及算法的特点,从提高修复效果和修复效率的角度,探讨了基于小波变换域的样本修复模型和改进措施。本论文的主要研究工作和成果体现如下:1.针对现有图像修复算法对大尺度破损和强结构性纹理修复存在的不足,利用小波域的图像变换特征,采用分层分类的修复方法,提出一种基于小波域与结构相似度的样本块彩色图像修复新算法。该算法首先通过多层小波分解将待修复图像分解成分辨率不同的低频子图和高频子图,对反映边缘和纹理信息的高频子图,通过引入结构相似度约束因子,对样本法中的最佳匹配准则重新定义,同时利用高频小波系数改进优先权,实现高频子图的修复;对反映结构信息的低频子图,采用快速行进算法进行修复;最后利用小波重构,完成对整个破损图像的修复。仿真实验结果表明,该算法修复的图像既有较为自然的视觉效果,又有较高的峰值信噪比(PSNR)。与相关算法对比,PSNR提高了0.6~2.5 d B。2.为了改善样本修复算法最佳匹配块搜索的缺陷,有效减少在文字移除、大尺度破损边缘等修复时产生色彩突兀、匹配错误等现象,利用信息熵,提出了一种基于小波域与信息熵的样本块图像修复算法。在高频子图修复时,将信息熵引入到匹配填充块的计算中,利用信息熵来刻画匹配块中的结构信息,以提升最佳匹配块的精确性;同时为了提高修复效率和工程应用性,将信息熵相似度与结构相似度相结合,提出了一种样本块大小自适应选取的办法。仿真实验结果表明,该算法对边缘结构和细节纹理有较好的修复效果,较好地保持了边缘的连贯性和自然的视觉效果,提升了修复质量。与相关算法对比,峰值信噪比(PSNR)提高了0.4~3.1d B,同时缩短了修复耗时。


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