一种改进的基于纹理的图像修复算法

图像修复是数字图像处理领域重要的研究内容,该文针对Criminisi等人提出的基于纹理的图像修复算法的一些不足,提出一种改进算法,优化了纹理块优先权的计算方法,采用新的搜索匹配块方法和改进了匹配准则.实验结果表明,该算法具有良好的修复效果.     

改进的纹理合成图像修复算法

提出一种新的基于纹理合成的图像修复算法,针对Criminisi算法优先权函数不准确等缺点,改进优先权函数;另外在模板的选择上,利用方差表征频率的变化来选择模板的大小,不仅可以抑制噪声对模板选择的干扰,也更能体现图像的局部差异性,从而能更加准确地寻找最佳匹配块.算法经过实验仿真证明了其准确性.     

基于显著结构重构与纹理合成的图像修复算法

文章结合结构修复算法及纹理修复算法各自的优点,并考虑显著结构对 图像修复的巨大影响,提出结合显著结构重构与纹理合成的图像修复算法。算法先利用形态 学算子剥离待修复图像中细小结构与大块区域;然后利用快速结构修复算法对图像进行处 理;再利用插值对待修复图像进行显著结构重构;最后利用基于改进优先级的加权匹配图像 修复算法进行后续修复。实验结果表明,对既有显著结构同时又包含丰富纹理的待修复图像, 与传统算法相比,本文的算法不但有更好的修复效果,而且耗时更少。     

基于改进Criminisi算法的图像修复

针对Criminisi算法难以获得理想的修复效果,且存在修复时间过长等缺陷,提出一种改进Criminisi算法的图像修复算法。改进优先权计算方式找到最优待修复块,完善最优匹配块搜索策略,找到最优匹配块,采用新的置信值更新方式以获得更为理想修复效果,通过仿真实验测试算法性能,结果表明,相较于Criminisi算法,改进Criminisi算法不仅获得了较理想的图像修复效果,而且大幅度减少了修复时间,提高了图像修复的效果。     

基于纹理特征的自适应图像修复算法

为了解决基于样本图像修复算法对纹理部分的修复易产生误差累计的问题,提高图像修复的准确性,对优先值计算公式进行了修正,通过引入调节因子α调整填充边缘优先级顺序,使算法在修复过程中对图像纹理细节的部分较为敏感;利用图像的小波系数估计图像的平均细节能量值,自适应地调节α因子,从而实现对不同纹理程度的图像自适当地调整修复策略,并通过实验证明了算法的有效性。     

一种改进的基于样图的图像修复算法

图像修复的目的是填补有信息缺损的图像,并使观察者无法察觉出图像的填补痕 迹。分析了图像修复技术中的Criminisi算法,针对它的不足,提出一种新的改进算法。新算法从4个方面加以改进：使用了新的优先权计算函数,优化了优先权大小选择的计算,避免了因模板数据项迅速衰减带来的错误填充次序;利用Sobel算子改进等照度线计算,使等照度线上的点优先被修复;采用新的匹配方法,将查找匹配的范围锁定在破损区域的边缘。最后为了平滑置信值更新导致的误差传播,定义了新的置信值更新方程。实验结果证明,本文图像修复算法不但可以改善图像修复质量,还可以提高图像修复效率。     

采用顺序修复的样本例图像修复算法

本文提出了一种采用顺序修复的样本例图像修复算法,该方法在原Criminisi经典图像修复算法的基础上对修复顺序进行新的尝试.原Criminisi经典算法的修复顺序通过计算优先级得出,随着修复的深入优先级逐渐趋近于0,导致算法失去作用.为解决该问题,本文采用顺序修复的方法来代替优先级决定顺序,避免出现算法失去作用的情况;同时本文提出的“倒L”型样本模板来增强结构的传播能力、提高匹配的正确率.实验结果证明,本文的修复算法相对Criminisi算法具有优势并取得很好的修复结果.     

基于样本块的图像修复改进算法

Criminisi等人曾提出一种基于样本块的图像修复算法,将其算法中优先权的确定进行了改进,通过引入调节因子[α]调整填充边缘优先级顺序,使算法在修复过程中对图像纹理细节的部分较为敏感;同时将优先权公式由相乘改成相加,防止快速衰减,提高修复效果,并从实验证明了算法的有效性。     

基于演化算法的纹理合成图像修复技术

针对Criminisi算法中计算待修复块优先级时存在的一些不足及搜索最佳匹配块效率低的问题,提出一种基于演化算法EA(Evolutionary Algorithm)的纹理合成图像修复技术。该算法首先从等照度线方向和梯度方向共同考虑待修复块的优先权,并根据梯度的变化来控制模板窗口的大小,然后提出用演化算法在待修复区域周围搜索最佳匹配块,最终达到快速准确修复图像的目的。仿真实验表明,提出的新算法与传统算法相比具有更快地收敛速度和更好地修复效果,其综合性能优于Criminisi算法。     

基于优先权改进和块划分的图像修复

目的 针对基于样本块的Criminisi图像修复算法易发生置信项迅速下降趋于零,使优先权计算公式失效,导致修复顺序错乱造成的修复效果失真问题,以及在搜索匹配块时存在的搜索范围过大,效率过低,易出现匹配到不符合视觉效果的纹理块问题,提出一种基于优先权改进和块划分的图像修复算法。方法 首先重新定义优先权中的置信项,用样本块中的棋盘距离替代原计算公式,保证优先权一直发挥作用,从而减少因修复顺序不合理造成的错误匹配;其次根据图像纹理信息将其自适应划分为不同大小的图像块,使待修复样本块只在具有相似特征的图像块区域内搜索匹配。结果 实验结果表明,新定义的优先权,保证了修复算法的正常进行,改善了修复图像的视觉效果;由图像自适应块划分引导匹配过程,可使匹配在更少的候选块中进行,提高了算法速度。将本文方法与3种全局搜索匹配方法和1种局部搜索匹配方法进行修复结果对比分析,本文方法的修复结果视觉完整性较好,而且修复时间小于其中3种算法。结论 通过改进Criminisi算法优先权中的置信项,避免因其趋于零导致的修复顺序错乱造成的错误累积情况的发生;同时通过改进待修复匹配块的搜索范围,对整幅图像进行自适应块划分,使搜索只在相似块中进行,不仅减少了时间,而且提高了匹配的准确性。本文方法对于自然图像中大面积目标物体移除方面有较好的应用,可获得较满意的修复效果。     

一种改进的运动模糊图像复原算法

根据运动造成图像模糊的特点,本文阐述了匀速直线运动模糊图像的退化模型,介绍了维纳滤波复原方法,提出了一种改进的运动模糊图像复原算法。该算法首先加强Radon变换算法的抗噪性能,利用自相关运算估计点扩展函数的模糊尺度参数,采用改进的K值自动估计算法较准确地估计出K值,再用维纳滤波复原图像。结果表明,这种改进的综合算法能够较为精确地估算出运动模糊图像的模糊参量,取得了较好的复原效果。     

一种改进的雾天图像复原算法

针对传统暗通道先验算法对大气光亮度值A估算不够准确,图像复原后容易出现天空区域色彩失真这些问题,本文提出一种改进算法.通过设定3个天空阈值筛选出天空区域的像素,然后求其亮度的均值得到大气光亮度值A,剔除白色物体的影响;利用k-means聚类算法对分割天空区域和非天空区域的阈值实现自适应.该算法可以求得更加准确的大气光亮度值A,通过对分割阈值T自适应化,可以更加精确地分割出天空区域,从而可以对天空区域的透射率进行修正,这些改进可以使复原图像的视觉效果更好.仿真实验证明改进算法可以实现预期效果.     

一种改进的运动模糊图像恢复算法

在运动图像复原的研究中,运动模糊图像的参数估计与恢复算法是近年来数字图像处理领域研究的热点问题.针对运动图像受到噪声信号的影响,为了提高图像恢复效率,通过对运动模糊图像的恢复过程进行分析,提出了一种改进的参数估计与图像恢复算法,即利用经阈值化处理的Radon变换估计模糊方法,通过微分自相关法估计模糊长度,最后应用带最优窗的维纳滤波进行图像复原.进行仿真的结果表明,改进算法能够较为精确地估算出运动模糊图像的模糊参数并取得了较好的恢复效果,提升了图像恢复的抗噪性能,具有实际参考价值.     

一种改进的NAS-RIF图像盲复原算法

文中给出了一种用于图像盲复原的基于非负支撑域受限递归滤波算法(NAS-RIF)的改进算法.即将零相位RIF和小波去噪技术引入到NAS-RIF图像盲复原算法中,且在NAB-RIF图像盲复原算法计算当中,采用了共轭梯度法进行了计算优化;如此算法抑制了噪声的放大,提高了退化图像的信噪比,保护退化图像的边缘特征和提高退化图像的视觉效果以及提高算法的收敛速度.由实验结果可以看出,改进后的算法具有更好的抗噪性能和复原效果.     

一种改进的NAS-RIF图像盲复原算法

文中给出了一种用于图像盲复原的基于非负支撑域受限递归滤波算法(NAS-RIF)的改进算法。即将零相位RIF和小波去噪技术引入到NAS-RIF图像盲复原算法中,且在NAS-RIF图像盲复原算法计算当中,采用了共轭梯度法进行了计算优化;如此算法抑制了噪声的放大,提高了退化图像的信噪比,保护退化图像的边缘特征和提高退化图像的视觉效果以及提高算法的收敛速度。由实验结果可以看出,改进后的算法具有更好的抗噪性能和复原效果。     

基于改进约束最小二乘方法的图像复原算法

约束最小二乘方法（约束最小二乘方滤波器）在图像复原的应用过程中普遍只要求噪声方差和均值的知识,对处理的每一幅图像都能产生最优效果,因而得到了广泛应用。文中提出的图像复原算法就是基于约束最小二乘方法的,并对其进行了改进。通过实验证明,用该改进的图像复原处理方法复原的图像比用维纳滤波方法复原的图像更加平滑,复原图像的信噪比也更大。另一方面,改进的约束最小二乘方法复原的图像比平滑约束最小平方法复原的图像具有更加突出的边缘,而且同样具有更高的信噪比。适当应用该方法,能够体现出维纳滤波和平滑约束最小平方滤波这两种基本的约束最小二乘方滤波相结合的效果优势。     

基于改进约束最小二乘方法的图像复原算法

约束最小二乘方法(约束最小二乘方滤波器)在图像复原的应用过程中普遍只要求噪声方差和均值的知识,对处理的每一幅图像都能产生最优效果,因而得到了广泛应用。文中提出的图像复原算法就是基于约束最小二乘方法的,并对其进行了改进。通过实验证明,用该改进的图像复原处理方法复原的图像比用维纳滤波方法复原的图像更加平滑,复原图像的信噪比也更大。另一方面,改进的约束最小二乘方法复原的图像比平滑约束最小平方法复原的图像具有更加突出的边缘,而且同样具有更高的信噪比。适当应用该方法,能够体现出维纳滤波和平滑约束最小平方滤波这两种基本的约束最小二乘方滤波相结合的效果优势。     

基于改进遗传算法的图像恢复方法

通过对遗传算法在进行图像恢复时存在的早熟现象的研究,指出了在图像恢复中早熟现象产生的原因是种群多样性的迅速减少引起的.针对应用遗传算法进行图像恢复时存在的局限性,提出了一种改进的遗传算法.该算法通过加入随机种群弥补种群中减少的多样性,通过改进变异算予使算法加速向最优解收敛.实验结果表明,该算法不论以峰值信噪比为标准,还是以人的主观感觉判断,都明显优于简单遗传算法.而且,该方法能较好地抑制早熟现象,恢复效果对图像的模糊程度依赖性小,可以恢复严重模糊的图像.     

一种改进的 NAS -RIF 水下图像盲复原算法

提出一种基于空域自适应加权因子的 NAS -RIF 图像盲复原算法,算法通过在原 NAS-RIF 算法代价函数中引入空域自适应加权因子,以改善图像复原的逼真和平滑。实验结果表明,改进后的算法信噪比改善增益可以提高2．39dB,复原后图像细节和清晰度有了一定程度的改善。