基于TV模型和膨胀的图像修复方法研究

在基于TV模型的图像修复算法基础上,结合膨胀操作研究灰度图像的修复算法。首先分析了基于TV模型的图像修复算法流程;在此基础上结合图像膨胀操作提出了改进的图像修复算法;最后针对三种受损图像,通过实验对比分析了图像膨胀前后的修复效果。实验结果表明,基于TV模型和图像膨胀的图像修复算法可以完全去除图像表面多余的线条、文字或划痕,修复效果很好。     

引入蛇模型的曲率驱动扩散图像修复方法

数字图像修复方法可以自动地修复数字图像中用户定义的污损区域。T.F.Chan等人提出的非纹理的曲率驱动扩散算法是基于偏微分方程的图像修复的代表算法之一。通过在该算法中应用蛇模型的图像增强项,提出了引入蛇模型的曲率驱动扩散图像修复方法,在热扩散过程中,拉动曲线向目标边界演化,达到修复污损图像中的断裂边缘的目的,从而较好保持图像的视觉连通性。实验结果表明,在迭代次数相同的条件下,可以比原始的曲率驱动扩散图像修复算法获得更好的修复效果。     

基于邻域滤波的图像修复

图像修复是图像恢复研究中的一个重要内容,它的目的是根据图像现有的信息来自动恢复丢失的信息,可以用于对旧图片的修复。大多数现有图像修复算法都非常复杂,而且难于实现。由于图像中的边缘代表了图像的重要信息,所以在设计修复算法时,必须着重考虑边缘的恢复。提出了一种基于图像邻域滤波算法、利用图像的空间连续性,及图像的边缘信息的图像修复算法。该算法实现简单,修复速度快,对小区域的修复效果较好。     

基于邻域滤波的图像修复

图像修复是图像恢复研究中的一个重要内容，它的目的是根据图像现有的售息来自动恢复丢失的信息，可以用于对旧图片的修复。大多数现有图像修复算法都非常复杂，而且难于实现。由于图像的边缘代表了图像的重要信息，所以在设计修复算法时，必须着重考虑边缘的恢复。提出了一种基于图像邻域滤波算法、应用图像的空间连续性，及图像的边缘信息的图像修复算法。该算法实现简单，修复速度快，对小区域的修复效果较好。     

基于结构和颜色信息的图像修复算法

研究图像修补问题,为了适应自然图像纹理信息的多样性,提高图像的修复质量,待修复图像的填充顺序和雎配准则极为重要.合适的填充顺序和匹配准则,对于待修复图像的修复质量具有重要意义.提出样图的纹理合成技术的图像修复算法,在Criminisi A的算法基础上,挺高待修复图像中已知像素的权重,加入颜色信息,并采用新的匹配搜索方法和自定义的结构-距离权重匹配准则对相似块进行匹配.通过仿真证明.改进方法对大面积的图像缺失的修复和多余物体的去除都有很好的效果,提高了修复质量,加速修补速度.     

基于大位移视点图像的单帧图像修复

提出一种基于大位移视点图像的单帧图像修复算法,利用大位移视点图像中的可见信息修补目标图像中的被遮挡或信息丢失区域.算法的关键在于如何转化大位移视点图像的可见信息为可用信息,以及如何利用得到的可用信息来有效地修补目标图像.在交互指定待修复的目标区域后,算法首先将所有图像分割为不同的平面场景区域,并基于图像匹配将大位移视点图像中的平面场景区域变换到当前视点.因此,其中的可见信息就可被直接使用.进而通过定义合适的修复和融合优先级函数,提出基于纹理合成和图像融合的图像修复算法,利用获得的可用信息来修补目标区域.修复区域和目标图像之间的鬼影现象使用Poisson图像融合算法来消除,以达到无缝的修复结果.实验结果表明,该算法能够修复较大的丢失信息区域中的结构和纹理信息,具有一定的实用价值.     

基于图像分割的图像破损区域自动标注和修复

数字图像修复技术是指根据一定的规则,对局部区域有数据丢失或缺损的图像进行处理,以恢复图像原貌.在修复前先要对图像缺损区域标注,这项工作通常用人工完成.本文首先介绍了近年来图像分割算法,分析各自的特性,接着提出了利用图像分割算法实现对破损区域的自动提取并标注的思想,有效提高图像修复的效率.     

基于样本块的唐卡图像修复技术研究

图像的修复技术已成为图像工程领域的一个新的活跃研究方向,本文主要目的就是研究如何更好地实现图像损伤区域的修复,并根据受损图像周围的有效信息用图像修复算法自动进行修复。本文在基于样本块修复算法的基础上,对算法所具有的不足之处,建立了唐卡图像库,采用基于图像颜色特征检索唐卡图像,用检索到最相似图像区域来修复图像破损区域,使唐卡图像的修复更加完美。     

一种简单的块匹配图像修复算法

图像修复是对图像的破损区域的复原,实现对图像的小区域的重建.对图像修复的主要方法有两类:一种是基于偏微分方程(PDE)的修复方法,另外一种为基于纹理合成的修复算法.大多数现有图像修复算法都非常复杂,修复速度慢.基于纹理合成算法主要是搜索的范围太大导致效率低,为了在修复效果和效率之间取得折中,文中提出了一种简单的基于块匹配修复算法,应用不同的修复模板,根据图像的空间连续性,缩小了匹配块的搜索范围,大大提高了修复效率.该算法实现简单,修复速度快,对空间较连续的图像修复效果较好.     

利用图像结构成分的优先块匹配图像修复方法

针对基于样本块图像修复方法中样本块优先级计算易受纹理信息影响,引起修复顺序偏差,进而造成最终修复结果中结构特征不连续的问题,将图像结构成分引入修复过程,提出一种基于图像结构成分计算样本块优先级的图像修复方法.首先通过自适应局部拉普拉斯滤波器对待修复图像进行保边细节平滑处理,得到图像结构成分;然后利用结构成分和原图像共同计算样本块数据项,并以此确定样本块修复优先级,实现图像修复.通过增加结构成分引导方法,在基于等照度线和基于结构张量的图像修复算法上对常用修复测试图像进行实验,结果表明,增加结构成分引导的方法相对于原方法可改进修复效果.     

整体变分算法在图像修补中的应用研究

对如何将整体变分模型用于图像修补进行了讨论．主要研究整体变分算法在待修补区为长条形空白区域的图像修补，并根据待修补区为长条形的特点，通过引入权值，对整体变分模型的离散化算法作了改进，使该算法利用邻域信息仅对待修补空白区域进行填充，而不改变待修补区邻域的像素值．实验表明，文中算法对窄长条状或线状空白区域的图像修补是有效的。     

基于改进的NSCT红外可见光图像融合算法

针对在红外可见光图像融合过程中目标细节信息容易丢失的问题,提出一种使用非下采样轮廓波变换（NSCT）和主成分分析法（PCA）相结合的图像融合算法。首先应用NSCT将源图像分解分别得到低频和高频的子带图像。在低频子带系数中,由于PCA能够突出图像的主要信息,所以选用主成分分析法融合规则。高频子带中,相对来说较高层次系数表达的是源图像中最为细节的信息,可选用绝对最大值法融合规则,而相比之下低层次系数代表了较为粗糙的信息,可选用绝对最大值与区域标准差融合规则。从实验结果可以得出,在红外可见光图像目标信息和细节信息融合效果上该算法优于其他算法,有更好的图像视觉效果。     

基于Laplace逼近Gaussian过程的指节图像中层偏移测度特征学习

在人机协调装配中,为了准确描述手部位姿,需要精确的指节图像特征提取与识 别。为了丰富手部信息,提出了基于 Laplace 逼近 Gaussian 过程的多分类算法,以实现基于手 部图像的指节识别。在类别信息无关联的假设基础上,将中层偏移测度特征的学习转化为对随 机量的学习;然后通过分析二值多分类高斯场上的后验计算,给出了基于 Laplace 逼近 Gaussian 过程的多分类高斯过程学习算法;通过构造中层随机信息的正定核函数,给出了基于 Laplace 的多分类高斯过程预测算法。最后,利用中层数据的分布学习与预测算法进行了指节图像训练 学习和固定阈值的图像识别。识别结果显示,该方法具有一定的指节识别能力。     

一种基于混沌序列的多幅图像隐藏算法

给出了一种基于混沌序列的多幅图像隐藏算法。利用图像的迭代混合可以将多幅图像隐藏于一幅图像之中,借助 Logistic 混沌动力学系统过程既非周期又不收敛,且对初始条件敏感性,产生实数值混沌序列,作为隐藏算法的混合因子,提高了隐藏算法的安全性;为了进一步提高图像隐藏的安全性,对待隐藏图像进行基于象空间的置乱处理。实验结果证明,算法简单易行,安全性好。     

基于改进Criminisi算法的地基云图修复方法

全天空成像仪（Total sky imager,TSI）对天空进行观测时,设备的结构特点会使采集到的云图信息不完整,对图像的分析造成不利影响。针对Criminisi算法修复地基云图所造成修复顺序发生错误、图像不连续以及匹配块遍历搜索时间复杂度大的问题,本文提出了一种基于改进Criminisi算法的地基云图修复方法。该算法改进了优先权计算公式,引入地基云图独特的红蓝比特征作为置信项,使得含有更多信息的像素块具有更高的优先级,在搜索匹配块的过程中,基于启发信息选择匹配区域的大小,避免了搜索到离待修复块较远的相关性较低的匹配块,也有效缩短了匹配块搜索时间,降低了算法的时间复杂度。实验结果表明,改进后的Criminisi算法具有较好的图像修复效果,且降低了时间复杂度,提高了修复效率。     

无人机载荷图像地理信息拼接及验证算法

In the traditional video and image processing technology field, researchers often focus on the processing of the image content, especially the accuracy and the speed. However, the geographic information data carried by UAV video and image is often ignored, resulting in the image only containing the scene information and losing the geographic data information after the image processing iscomplet- ed, so that the user cannot quickly obtain the geographic information of the target of interest from image processing results. In order to process the geographic information efficiently, an image mosaicking and verification algorithm for UAV image with geographic information regards geographic information data as multi-channel double floating-point matrix data, which can be calculated synchronously using matrix processing algorithms. Meanwhile, the accuracy and speed of a large number of image mosaicking tasks can be improved by using image-splicing algorithm based on grouping control with geographic information. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively process the UAV image with geographic information, especially in image mosaicking.     

破损区域分块划分的图像修复

目的： 提出一个算法,使计算机能够自动修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像。 方法： 本研究通过模仿手工修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像的方法,按如下2个步骤来修复图像：1) 破损区域的划分,首先,对各断裂边界线进行匹配配对。然后,将已配对的各断裂边界线进行直接连接,从而在破损区域内形成各个待修复块。2) 各块的修复,首先,采用BSCB算法中的传输方程和扩散方程将已选邻域信息迭代传输和扩散到各块破损区域,以修复完优先级最大的各个块。然后,判断是否有次优先级的待修复块,若有,则采用边界线删除算法删除部分冗余边界线,接着按相同方法修复次优先级的待修复块;若无,则修复完成。 结果： 基于以上图像修复步骤,提出了破损区域分块划分的图像修复算法。将提出的该算法和其它3个算法用于修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像,其结果显示,该算法所修复图像的PSNR值平均提高1.49db,同时,所修复图像具有较好的视觉效果。 结论： 和其它3个算法相比,提出的破损区域分块划分的图像修复算法更适合于修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像。     

基于SIFT和最邻近匹配的商品图像相似度算法

在互联网电子商务领域中,随着电商用户量的激增,各种问题不断涌现。其中,同行业的卖家抄袭复制其他店铺信息的事件也经常发生,而抄袭的图像信息相较于文字信息更难以检测出相似性,因为抄袭者往往有可能会将图像信息进行剪裁、旋转、加滤镜,或者用PS等技术进行处理,使得处理后的图像不容易检测出与原图相似。而人工比对效率低下,且成本高,这就需要一个以能快速计算出商品图像相似度的算法为基础的系统来解决这个问题。SIFT(Scale-invariant Feature Transform)描述子具有尺度不变性,能够解决传统算法对于旋转后图像相似度较低的局限性,且该描述子所描述的特征信息量大。本文在介绍传统图像哈希算法的基础上,提出使用基于SIFT描述子的近似最邻近匹配算法用于电钻商品图像相似度比较。对电钻商品原图进行剪裁、增加滤镜、增加对比度、旋转和增加水印等操作生成新的图片,将这些新的图片分别和原图进行相似度对比。实验结果表明,基于SIFT描述子的近似最邻近匹配算法与哈希算法、原始SIFT算法相比有比较好的精度,能够比较准确地识别出抄袭的图像信息。     

基于图像内容的沥青路面病害区域分割算法

针对CCD采集的沥青路面病害图像分辨率过高且含信息的有效区域占比少的问题,提出一种基于图像内容的沥青路面病害图像区域分割算法,以剔除路面图像中的无效区域.首先通过预处理和病害提取过程将原图像处理成包含病害特征的二值图像;然后通过计算整幅图像中含信息像素的上下比和左右比,得到初始化遍历方向,并统计各行（或列）的含信息像素总数;最后从初始化遍历方向开始遍历并丢弃含信息量最少的行（或列）,最终得到分割后的图像.为验证算法的有效性与合理性,采用图像信息熵作为算法评价标准与传统算法进行对比分析.实验结果表明：本文算法在有效降低图像分辨率的前提下能很好的保留病害目标信息,提升图像信息熵.     

面向RGBD图像的标记分水岭分割

目的 针对分水岭分割算法中存在的过分割现象及现有基于RGB图像分割方法的局限,提出了一种基于RGB图像和深度图像(RGBD)的标记分水岭分割算法。方法 本文使用物体表面几何信息来辅助进行图像分割,定义了一种深度梯度算子和一种法向量梯度算子来衡量物体表面几何信息的变化。通过生成深度梯度图像和法向量梯度图像,与彩色梯度图像进行融合,实现标记图像的提取。在此基础上,使用极小值标定技术对彩色梯度图像进行修正,然后使用分水岭算法进行图像分割。结果 在纽约大学提供的NYU2数据集上进行实验,本文算法有效抑制了过分割现象,将分割区域从上千个降至数十个,且获得了与人工标定的分割结果更接近的分割效果,分割的准确率也比只使用彩色图像进行分割提高了10%以上。结论 本文算法普遍适用于RGBD图像的分割问题,该算法加入了物体表面几何信息的使用,提高了分割的准确率,且对颜色纹理相似的区域获得了较好的分割结果。