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基于结构相似度的图像修补算法研究

许凯  
【摘要】:图像分为模拟图像和数字图像两大类,是人类对自然界认知的实体。随着计算机和数字技术发展,数字图像受到研究者更多的重视,在图像处理中的成为重要的研究载体。数字图像在保存或者传输时,经常会因为一些人为或自然的原因引起图像中部分区域的损坏。即使很小的区域被破坏,也会影响图像的观察效果,如果需要对图像进行诸如图像分割、图像增强、目标识别等后续处理,则必须先对图像进行修复处理。现有研究图像补算法中,针对图像被破坏的区域大小,分为两类算法:小尺寸的修补算法和大尺寸的修补算法。典型的小尺寸修补算法有BSCB算法和TV算法,但此类算法对大尺寸的破损图像修补效果明显下降。本文针对大尺寸修补算法,分别从图像的空间域和频率域角度提出了两种基于结构相似度的改进修补算法。结构相似度是图像质量评价标准中判断两幅图像结构之间的差异的指标。两算法中我们都引入结构相似度,在搜索最佳匹配块时用两个块之间结构相似度的差异来判断它们之间的相似程度。在空间域的方法中,我们使用结构相似度中计算结构的方式来重新定义优先级的计算;在频率域的方法中,引入高斯高通滤波器来优化数据项的,从而改进优先权。两种方法都提高了优先级计算的准确性,可以减小出现优先权的值相同的概率。实验结果表明,两种算法对图像修补的有效性,并通过与其它算法的比较,证明了算法对图像修补的效果具有很大的提升。


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