快速非局部均值形态成分分析唐卡图像修复算法

唐卡图像包含内容丰富、颜色复杂,使用基于形态成分分析(MCA)的图像修复算法修复图像时,增加全变分对恢复有毛糙边缘的分段光滑图像效果较好,但其很难有效利用图像全局冗余相似信息,并且易产生阶梯效应.针对该问题,提出一种快速的非局部均值MCA唐卡图像修复算法.该算法利用像素周围固定大小窗口内的信息表征该像素的特征,使得像素估计结果能够很好地保留结构细节信息,即分解后的结构部分具有更稀疏的梯度,使得后续的迭代分离效果更加优良;同时,使用该算法有效地减少了区域内不相关像素权值的计算,降低了算法的复杂度.对于唐卡图像中出现的折痕、斑块状破损以及部分信息缺失的修复实验结果表明,文中算法具有良好的修复能力.     

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。     

基于三层稀疏表示的图像修复算法

利用单一字典修复包含多种结构成分的复杂图像的效果不太理想,针对该问题,提出一种基于三层稀疏表示的图像修复算法。该算法利用离散平稳小波、曲波和波原子稀疏来表示图像的光滑、边缘和纹理部分,采用块坐标松弛算法求解对应的稀疏优化问题实现图像修复。实验结果表明,该算法可以修复包含多种结构成分的图像,有效提高图像的修复质量。     

一种改进的基于样本的图像修复方法

分析了Criminisi等人提出的基于样本的图像修复算法,针对其在计算修复块优先级时存在的一些不足,提出一种改进的基于样本的图像修复方法,通过基于TV模型的分解算法将待修复图像分解为结构图像和纹理图像,利用结构图像来计算修复块的优先级,使得优先级的计算更加准确。实验结果表明该方法对图像结构边缘的修复有明显的改善。     

基于多尺度形态小波变换的红图增强算法

针对红外图像对比度差、信噪比低的特点,本文将小波分析与数学形态学相结合,提出了一种基于多尺度形态小波变换的红外图像边缘增强算法.该算法首先利用多尺度形态小波变换对图像进行分解,提取图像的多尺度边缘特征,然后通过非线性增强算子来改变边缘特征的强度,最后利用多尺度形态小波反变换重构图像,以实现图像边缘的对比度增强和背景抑制.实验结果表明,该算法有效地保持和增强了边缘信息,得到较好的增强效果.     

基于RPCA的图像模糊边缘检测算法

针对传统边缘检测方法未能在抗噪性能与边缘检测精度之间取得较好的权衡的问题,利用鲁棒主成分分析模型良好的矩阵恢复能力与图像模糊边缘检测算法较佳的边缘检测性能,提出一种基于RPCA的图像模糊边缘检测算法,将图像的边缘检测问题转化为图像主成分的边缘检测问题。该算法对含噪图像进行RPCA分解,得到对应的稀疏图像和低秩图像,再用一种基于阈值的隶属函数将低秩图像转化至等效的模糊特征平面,并在该特征平面上进行模糊增强运算,最后进行空域转化及边缘提取等操作得到最终的边缘图像。实验结果表明,该算法提高了边缘定位的精度,对不同类型、不同强度的噪声均具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的图像处理。     

基于离散小波变换的图像修补方法*

根据多尺度分析原理,提出了基于离散小波变换的图像修复方法.首先用离散小波变换把图像分解为高频成分与低频成分,对图像不同频率的成分分别进行修补.图像的低频部分采用笔者以前所提出的结合中值滤波和基于曲率扩散方法[1]进行修复.由于高频部分地表示图像的边缘轮廓信息,并且有很强的方向性,对高频图像数据先进行分块,用线性拟合求出每一块的方向,再根据方向信息进行修复.实验表明,该算法能较好地修补破损区域.     

强化边缘结构的分段自适应图像修复算法

针对基于样本的图像修复技术在修复井下煤岩图像时存在纹理过渡延伸和边缘结构不连续的问题,提出一种强化边缘结构的分段自适应图像修复算法,其在Criminisi算法中引入基于ISEF的数据项和等照度线曲率信息构成新的优先权函数,解决了修复顺序不当的问题;并利用局部方差特征与信息熵划分的区域类型自适应选择样本块大小,解决了边缘保持的问题。在常用测试图像与孟村煤矿的煤岩图像上进行了修复实验,相较于传统的Criminisi方法,该算法的平均PSNR分别提升了0.37 dB与1.33 dB,平均SSIM分别提升了0.002 3与0.002 7。实验结果表明,该算法对纹理结构信息复杂的图像具有较好的修复效果,为煤壁图像的修复奠定了基础。     

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。     

基于对数函数的非局部总变分图像修复模型

针对基于总变分最小化的图像修复模型容易造成阶梯效应及假边缘的问题,提出了基于对数函数的非局部总变分图像修复模型。新的总变分能量泛函的被积函数为一个关于梯度幅度的对数函数。在总变分模型与各向异性扩散模型的偏微分方程框架下,首先,从理论上证明了对数总变分模型满足良好扩散所需的所有性质,并对其局部扩散行为进行了理论分析,证明了其在等照度方向及梯度方向扩散的良好特性。其次,为考虑图像块的相似性及避免局部模糊,采用非局部对数总变分进行数值实现。实验结果表明,与经典的总变分修复模型相比,基于对数函数的非局部总变分模型对图像修复的效果良好,避免了局部模糊,且在图像平滑区域能较好地抑制阶梯效应;与基于样例的修复模型相比,所提模型对纹理图像能获得更为自然的修复效果。实验结果表明,与三类总变分模型和基于样例的修复模型相比,所提模型的性能最优,且与各对比模型的平均结果（图2、图3、图4）相比,其结构相似性指数（SSIM）分别提高了0.065、0.022和0.051,峰值信噪比（PSNR）分别提高了5.94 dB、4.00 dB和6.22 dB。含噪图像的修复结果表明所提模型具有较好的鲁棒性,对含噪声的图像也能获得良好的修复效果。     

二阶总广义变分小波修复模型

目的 针对全变分小波修复模型易导致阶梯效应的缺陷,提出一种加权的二阶总广义变分小波修复模型。方法 不同于全变分小波修复模型,假设的新模型引入二阶导数项且能够自动地调解一阶和二阶导数项。另外,为有效地利用图像的局部结构信息,新模型引入了权函数,它既能保护图像的边缘又增强光滑区域的去噪能力。 为有效地计算新模型,利用交替方向法将该模型变为两个子模型, 然后对两个子模型分别给出相应的理论和算法推导。结果 相比最近基于全变分正则小波修复模型(平均信噪比,平均绝对误差及平均结构相似性指标分别为21.884 4,6.857 8,0.827 2),新模型得到更好的修复效果(平均信噪比,平均绝对误差及平均结构相似性指标分别为22.313 8,6.626 1,0.831 8)。结论 与全变分正则相比,二阶总广义变分正则更好地减轻阶梯效应。目前, 国内外学者对该问题的研究取得一些结果。由于原始-对偶算法需要较小的参数,所以运算的速度较慢,因此更快速的算法理论有待进一步研究。另外,该正则能应用于图像去噪、分割、放大等方面。     

基于变分PDE的非线性数字混合滤波器

从局部扩散角度分析了经典变分PDE复原模型的不足,给出一种基于全变差模型和调和模型的混合图像复原模型,并导出了相应的数字混合滤波器.该滤波器可以根据图像的局部梯度特征自适应选取滤波器系数,能在去噪的同时保留边缘,并削弱平滑区域的阶梯效应,具有较好的综合性能.针对该混合滤波器,还设计出相应的图像修补和放大算法.大量仿真实验表明,该滤波器可以很好地应用于图像的去噪、修补和放大.     

面向边-端协同的并行解码器图像修复方法

针对现有神经网络图像修复方法在移动终端设备上部署存在效果差、响应时间长、高能耗的问题,提出了一种面向边-端协同的并行解码器图像修复方法及计算卸载策略。结合移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）技术边-端协同的特性,提出一种面向边-端协同的并行解码器门控卷积图像修复网络ETG-Net（edge-terminal gated convolution network）。通过边-端共享权值的方式,提升图像修复及训练效率,并保留移动终端的独立工作能力。基于计算卸载决策,将图像修复部分计算任务有选择地卸载至边缘云,进一步降低终端节点的计算时延和能耗。实验结果表明,与近年来先进的模型相比,所提模型在保证图像修复质量的同时,解决了移动终端设备上部署图像修复模型存在的问题,降低了任务的响应时延。     

改进的TV模型图像修复算法

分析了基于整体变分(total variation,TV)模型的图像修复算法,TV模型修复算法只使用各向异性扩散,TV模型各向异性扩散仅向图像边缘方向扩散,容易在平滑区域引入阶梯效应.提出了一种改进的图像修复算法,该算法同时结合了各向同性和各向异性扩散,利用区域频率差异实现了在不同的区域使用不同的迭代方程,有效避免了原始算法引入的阶梯效应,同时在平滑区域提高了迭代效率.Matlab环境下的仿真结果表明,改进算法的修复效果和峰值信噪比的计算结果均明显优于原始算法.     

基于总体变分修复模型的图像编码

依据总体变分(TV)模型修复图像的特征,提出了一种新型有效的图像编码方法。在图像的编码端,先提取图像的边缘信息,再利用数学形态学对图像中较大平滑区域进行形状滤波分割,要求压缩编码的区域仅是边缘扩展的邻域和分割出的目标区域,从而大大减少了需要编码的信息量。在图像的解码端,采用总体变分模型对编码后的图像进行修复解码。实验结果表明,在较少编码信息量的情况下,能得到很好的重建视觉效果。     

基于稀疏分解的图像修复方法

提出将冗余离散小波变换(RDWT)和波原子变换(WAT)作为字典对应用于图像稀疏形态成分分解,获得图像的结构与纹理;然后针对结构和纹理所具有的不同形态学特征,对结构采用具有曲率驱动、边缘强化和平滑去噪性能的CDD模型修复,对纹理采用基于样例的Criminisi纹理合成方法修复;最后合成获得修复结果。实验结果表明,该修复方法能够获得强且光顺的边缘,纹理清晰完整,相比于传统方法具有更好的修复结果。     

基于偏微分方程的混合噪声去噪研究

针对目前图像去噪方法存在的主要缺陷是仅适用于单一噪声的滤除, 无法解决图像混合噪声去噪的问题, 提出一种加权混合噪声模型, 建立其能量泛函表达式, 利用变分法获得其欧拉—拉格朗日方程并给出其显式差分迭代求解算法。通过对其数值算法的改进, 不仅提高了该模型数值算法的速度和稳定性, 而且在一定程度上避免了降噪后图像的阶梯效应。仿真实验表明, 加权混合噪声去噪算法在去除混合噪声的同时更好地保留了图像的细节信息, 其降噪性能相比现有方法有一定程度的改善。     

结合网函数插值与TV模型的图像修复算法

TV（Total Variation）模型用于图像修复时没有考虑缺损区域的方向信息,并且存在收敛速度缓慢以及修复质量较低等问题.针对图像上方向特征明显的条状缺损区域,提出带方向的TV图像修复算法（ADTV）.该算法分别针对4种方向（0度、45度、90度、135度）对TV算法离散格式进行改进,并引入方向判断,将缺损区域归类到此4种方向进行修复.实验结果表明,该算法充分利用了条状缺损区域的方向信息,有效提高了图像修复质量.为提高修复效率,将网函数插值分别与TV算法、ADTV算法相结合提出Net-TV算法、Net-ADTV算法.实验结果表明,结合算法不但有效减少了迭代次数,降低了时间成本,加快了收敛速度,而且提高了图像修复效果.