结构测度约束下基于加权分形的图像修复算法

在获取待修复块的最佳填充块时,为了扩大搜索匹配范围,并适当提高结构像素在搜索匹配过程中的权重,提出了一种局部结构测度约束下的基于加权分形的图像修复算法．该方法对选定的定义域块进行几何变换和同构变换,构造码本,扩大搜索匹配范围; 计算各向异性非线性结构张量,得到局部结构测度,据此构造归一化权系数; 进行亮度变换,在局部结构测度的约束下,将待修复块与码本块进行加权匹配,通过最小化加权误差,导出新的亮度变换参数; 利用码本中加权误差最小的数据块来填补待修复块．实验表明:该方法能够很好地补全破损的几何结构,并使得新填充区域与源区域保持很好的一致性,其修复结果的主观质量和客观评价指标都得到了显著提高．     

结合颜色向量角和灰度熵的图像修复

针对现有图像修复算法效率低下的问题,提出一种结合颜色向量角和灰度熵的图像修复改进算法．根据颜色向量角能够衡量图像中不同颜色之间的差异特性,算法先构造边缘项来代替Ｃｒｉｍｉｎｉｓｉ算法中的数据项,并改进优先级计算方式;然后根据图像局部灰度均值的一维信息熵来度量图像中待修复块周围图像,进而采用局部平均灰度熵确定搜索区域的大小,以减少搜索最佳匹配块的搜索时间．实验结果表明,与Ｃｒｉｍｉｎｉｓｉ算法相比无论从速度上还是修复的质量上文中所提算法都占有优势．     

一种改进的灰度图像修复算法

针对大面积破损区域图像修复中Criminisi算法存在修复质量差和时间复杂度高的缺点,提出一种改进的图像修复算法。改进算法将优先权的计算形式由相乘变为相加,并增加梯度数据项对优先权的计算方式。通过结构信息控制优先权,从而优先修复结构信息。设计根据待修补块中心点的梯度大小,使用全局搜索来寻找匹配块,以提高修复质量和速度。对置信度更新的方式进行修正,引入每次匹配的精度作为惩罚因子的参数,以减小误差向下一次迭代的传播。仿真实验显示,改进算法的修复效率比原算法提升了58%到70%,且修复质量的视觉效果有所提升。     

基于蚁群算法的快速分形图像压缩方法

目的针对基本分形图像方法中编码时间过长的问题，提出一种缩短分形图像压缩编码时间的改进方法。提高编码的效率．方法基于蚁群算法的分形图像编码方法．结果实现了分形图像定义域块的自动分类，在匹配时通过类内搜索代替全局搜索；在类内匹配时进行基于匹配概率搜索．结论从理论和实验结果分析表明，相对于基本的分形图像压缩算法，该方法在基本保持重建图像质量的前提下，编码时间大大降低。加快了分形图像压缩的速度．     

图像修复问题的低秩对偶逼近算法

为改进传统基于样本修复方法在实际应用中的不足,提出了一种新的图像修复算法.新算法以显著性排序法确保优先修复含明显结构边的目标块,利用图像欧氏距离搜索与该目标块匹配的相似样本块,对由搜索样本向量化构成的相似块矩阵进一步采用低秩对偶逼近提取可用信息以修复缺失像素.实验表明,新算法能够准确地优先修复显著性结构,且对多种类型的缺失均具有较好的修复效果.     

非线性分形图像压缩编码的优化

从减少搜索匹配块的数目入手,提出了一种旨在降低分形编码的复杂度,缩短编码时间的分形图像压缩的改进算法.提高了经典分形编码的压缩效率,并且保证获得高质量的重建图像.本算法采用了将方块转换为圆盘的方式来完成值域块与定义域块的匹配,扩充了编码字典.同时,对圆盘匹配中最大旋转角度进行了概率上的最优定位,优化了搜索块的范围,缩短了块的匹配时间.实验结果表明,本算法简单、有效,并具有良好的压缩结果和高质量的重建图像.     

一种基于分形的快速图像编码算法

提出了一种快速分形编码算法.针对Jacquin的算法,在为值块(range块)搜索匹配域块(domain块)进行全搜索,搜索速度慢,编码时间过长的缺点,笔者首先提出周边邻域的定义,然后在Jacquin算法基础上提出快速分形编码算法,这种算法大大减少了匹配计算,提高了分形编码速度.实验结果显示,编码时间缩短99%左右,而图像质量没有受到多大影响.     

纹理萃取耦合U型更新的图像修复算法

针对传统图像修复算法在对破损区域优先权计算时,没有对破损图像纹理进行合理的预先处理,致使修复后的图片出现错误的匹配和纹理延伸等诸多问题,提出一种纹理萃取耦合U型更新的图像修复算法。首先,利用小波变换的方法去噪再结合角点检测分析,萃取出破损区域的纹理指标,对破损区域进行纹理萃取处理,以有效反应破损区域图像与匹配图像中纹理的相似度,在优先权计算时,利用萃取的纹理指标,以增加对匹配块优先选取的可靠性。其次,为解决Criminisi算法中置信度值快速趋0,从而导致修复图像连贯性差的问题,利用U型计算方式对修复块的置信度进行强化从而抑制置信度的快速衰减,解决修复图像连贯性差的问题,优化图像修复的视觉效果。通过与不同的图像修复算法进行对比实验,验证了文中所提修复方法具有更加稳定修复效果,更加符合肉眼在对图像观察时的视觉要求。     

样本块双向匹配图像修补算法

为了解决基于样本图像修补算法的误匹配、结构断续等问题,提出了一种基于样本块的双向匹配图像修补算法。从待修补块中已知和未知两部分信息的邻域出发研究修补问题,引入匹配块中与待修补块中未知区域对应信息的一致性判定准则,提出待修补块优先级和最佳匹配块是由与待修补块中已知信息的相似性和与待修补块中未知信息邻域的一致性共同决定,更大限度地利用了图像的已知信息。该算法有效地解决了Criminisi算法的误匹配及结构断续问题以及Kawai算法的模糊问题,实验结果表明该算法是有效、可行的。     

快速分形图象压缩算法

分形块编码法能提供高压缩比、高质量的图象,其美中不足之处在于搜索最佳匹配块时耗时过长。本文提出的快速算法,采用二叉树和链表结构进行搜索,大大提高了匹配速度,从而缩短了编码时间。本算法分两次使用分形块编码,第二次是对第一次编码还原图和原图之间的误差进行编码,减少了图象失真。仿真结果表明,本算法较传统分形块编码法速度提高了几十倍。在高压缩比下,图象质量高于 Ｊ Ｐ Ｅ Ｇ算法。     

基于相似图像配准的图像修复算法

传统基于纹理合成的图像修复算法只能从破损图像中提取有用信息,不能修复复杂结构;基于深度学习的修复算法训练时间长,纹理合成效果不理想。为解决上述问题,该文提出了一种基于相似图像配准的图像修复算法。首先提出一种破损图像的相似度计算方法,利用图像的深度学习特征,在数据库中寻找与之最为相近的图像,为修复过程提供更多的有效信息;然后对破损图像和相似图像进行配准,利用单应性变换实现图像空间位置的自动粗纠正;最后使用改进的最佳匹配块搜索方法和匹配准则来改善纹理合成效果,实现图像的最终修复。仿真实验结果表明,该方法可以获得较多的有用信息,产生良好的纹理合成效果,克服了传统算法和深度学习方法的缺点,即使对于具有复杂纹理信息和结构的破损图像,也能够得到良好的修复效果。     

一种基于区域搜索的快速图像修复算法

基于纹理合成的图像修复技术在修复大面积破损区域时,普遍存在时间复杂度高的问题.针对Criminisi等提出的基于样本图像修复算法中的匹配技术存在的问题.该文提出了一种根据图像破损区域尺寸进行快速匹配的算法.同时,为了强调前次修复对以后修复产生误差累积的影响,提出了新的置信度更新方法.实验结果表明,改进算法对图像结构边缘...     

基于P（z）-Laplace算子的CDD图像修补算法

图像修补是图像复原研究中的一个重要内容,目的是根据图像现有的信息自动恢复丢失的信息,它可以广泛应用于旧照片中丢失信息的恢复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。提出一种新的基于户（z）-Laplace算子的CDD图像修补算法,利用户（z）-Laplace算子的非线性逐项异性扩散的性能填充受损区域,主要修补有划痕的旧照片和被文字覆盖的图像。新的模型在图像恢复的同时良好地保持了图像边缘,通过数值实验,对比以往的P—La—place算子的CDD图像模型,所提模型具有更好的图像恢复效果,明显减少了“阶梯状”效应。     

基于偏微分方程的图像修补方法

根据最小能量化泛函所建立的图像修补模型可以得到其欧拉方程,把该欧拉方程所对应的梯度下降流作用于需要修补的图像,当偏微分方程的解稳定时,此时的解就是修补后的图像．基于该原理建立了一个图像修补方程,并实现了此图像修补算法．从这个修补方法的修补效果可以看到,修补后的图像具有良好的光滑性．     

Method for inpainting blind images using the game and L0 constraint

Image inpainting is the process of restoring the original image from the observed image with missing pixels using the prior information on the original image.Most image inpainting models assume that the missing areas of the image are known.However,inpractical applications,the information on these missing areas is difficult to obtain directly.In order to solve this problem,a new image inpainting model is established by using the sparse priori of L₀ norm and game theory.The new model is suitable for the two cases of known and unknown image missing areas.According to the structure of the objective function,an effective proximal alternating direction method of multipliers and a game-based alternating framework are proposed to solve the corresponding minimization problem,and the convergence of the model under certain conditions is analyzed.Compared with the existing inpainting models,numerical experiments show that the models and algorithms proposed can lead to better results and robustness insubjective and objective quality evaluation than the image inpainting methods available.     

块核范数的RPCA分解与熵权类稀疏的壁画修复

针对图像修复过程中,颜色纹理光学属性分离不彻底,以及在稀疏表示图像修复时字典设计单一,导致壁画图像修复结果易出现结构不连贯和模糊效应等问题,提出了一种基于块核范数的鲁棒主成分分析(robust principal component analysis, RPCA)分解与熵权类稀疏的壁画修复方法。首先,采用提出的基于块核范数的RPCA图像分解算法,将壁画图像分解为结构层和纹理层,利用块核范数进行纹理矫正操作,克服了RPCA结构纹理分离不完全的问题。然后,提出熵加权k-means方法对结构层图像进行聚类,构建得到稀疏子类字典,并通过奇异值分解和分裂Bregman迭代优化的类稀疏修复方法,完成结构层图像的重构。最后,利用双三次插值算法实现对纹理层图像的修复,将修复后的结构层和纹理层进行融合,完成破损壁画的修复。通过对真实敦煌壁画数字化修复,实验结果表明,该算法能够有效地保护壁画图像的边缘和纹理等重要特征信息,无论从视觉效果还是从峰值信噪比等定量评价方面,提出的方法修复效果均优于比较算法,且修复执行效率更高。     

一种改进的快速图像修复算法

目前基于结构的图像修复算法中,基于快速行进的图像修复算法能够简单快速的修复数字图像中的破损区域,但是修复效果一般,特别是边缘区域的保持效果较差.在快速行进算法中引入了梯度权函数和距离权函数,通过对邻近点的加权计算进行排序,然后按权值大小对破损区域进行逐步修复,并利用梯度排序对边缘进行保持.实验结果表明该算法修复效果要优...     

基于曲率驱动的图像修补方法

利用Euler’s Elastica Inpainting Model建立曲率驱动图像修补模型,基于该模型建立了一个新的曲率驱动图像修补方程,并实现了此图像修补算法.从修补效果可以看到,不仅待修补区域在图像内部时修补后的图像具有良好的光滑性,而且当待修补区域在边缘处时仍具有光滑的水平线和陡峭的边缘.