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应用图像分层法和偏微分方程的数字图像修复

克达尔(Kedar Shrestha)  
【摘要】: 图像由于各种原因被损坏或变得残缺不全。本文研究用Inpainting技术进行图像修复。图像修复是模仿古代画家对绘画的手工修复,用计算机及专门算法对图像进行润饰,达到修复效果。这项工作无法用传统的图像恢复、重建、增强来完成。 我们对图像修复进行深入的探讨,提出了以下新方法。 1.提出一种方法用于改善在不理想天气条件下拍摄的照片质量。通过阈值分割获得照片中包含天空部分的模板,然后使用另一幅图像中的蓝色天空来代替待改善照片中的灰暗天空。由于在天空和地面物体之间的复杂边界没有明确定义,因而我们引入纹理生长方法,在边界处生成新的纹理,使得修饰后的图像视觉上更加自然。 2.提出一种基于图像分层的图像修复算法。首先利用DCT将待修复的图像分解成三层:结构层(Cartoon)、边缘层、纹理层。对结构层和边缘层中的损坏区域使用自适应偏心平滑算子进行修复,避免使边缘区域产生模糊;对纹理层中的损坏区域使用纹理合成法进行修复。与一些已报道的方法相比,提出的方法能够产生较好的修复效果,并且具有较快的处理速度。 3.利用热传导模型解决图像修复问题,在该模型中像素灰度值等价于热传导中的温度。采用有限差分法来数值求解偏微分方程,待修复区域的邻域信息通过不断迭代的方式传播至损伤区域。在用迭代法求解PDE时分别采用1个像素和2个像素两种不同的空间步长,步长较小时给出了更好的修复效果。该方法与其它PDE方法相比相对简单,并对Cartoon层能取得满意的修复效果。纹理信息从损伤域的周围提取得到,并叠加至修复区以产生更自然的效果。 我们对各种图像在不同类型损伤的条件下进行了大量的实验,结果表明上述方法具有良好的处理效果。


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