基于p—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,它的目的是根据图像现有的信息来自动恢复丢失的信息,其可以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。对如何将基于曲率驱动扩散模型用于图像修补进行了讨论,并提出一种基于p-Laplace算子的CDD图像修补算法,利用p-Laplace算子的非线性各向异性扩散的性能来填充受损区域,主要修补有划痕的旧照片和被文字覆盖的图像。采用峰值信噪比和运算时间两个参数来评定图像的修补效果。对修补后的图像来说,其峰值信噪比越大,修补时间越短,说明修补的效果越好和速度越快。实验结果表明,与原方法相比,能提高图像修补速度,使图片边缘过渡更加自然,修补效果得到改善。     

改进的整体变分模型在视频图像修补上的应用

改进了经典的图像修补变分模型,既考虑了图像区域中梯度不同给图像修补带来的不同影响,同时兼顾了视觉心理学对图像效果的影响。提出了新的变分泛函,给出了相应的欧拉-拉格朗日方程。将此模型应用到静态的图像上,和原来的模型在图像修补效果上进行了对比。将此图像修补模型应用到视频修补问题上,从一个新的角度,在两帧图像之间以增加一帧,把目标放在相应位置,形成新帧,使人物动作连贯,达到更好的视频图像的修补效果。     

复杂背景下维吾尔文字符的分割算法

在视频或图像中包含丰富的文字信息,这些文字信息与视频或图像的内容密切相关,因此可以作为视频片断或者图像的内容标识和索引。以视频维吾尔文为例,首先用Canny算子将彩色图像转换为灰度化的边缘图像,其次对图像中的文字进行定位,再对图像进行边缘点彩色分割,然后进行文字图像行区域和列区域的检测,最后基于候选文本区的特征从不同复杂度的彩色图像中提取文本信息,实验结果表明了算法的有效性。     

扩散PDE彩色图像滤波方法

研究基于函数极小化、基于散度和基于迹算子的3个不同层次的彩色图像滤波方法,并将它们统一到一个各向异性扩散PDEs(Partial Differential Equation).提出一个新的扩散PDE方法,该方法在实现一致扩散滤波的同时很好地保持了图像的边缘信息,另一方面,由于该方法具有局部几何结构特性,因此通过适当地选择不同的平滑函数即可满足特殊的需求.最后,展示了基于该方法的彩色图像去噪、修补等应用结果.     

非线性扩散和变分模型在矢量图像去噪中的应用

分析了非线性扩散、基于整体变分方法的ROF模型以及矢量图像耦合技术的原理,比较了这些扩散、去噪模型的优缺点。根据矢量图像耦合思想将TV流运用到矢量图像扩散中,并参考ROF模型逼近项变分模型的优点,提出了基于非线性扩散、ROF模型和矢量图像耦合原理的改进TV流矢量图像耦合扩散模型,目地是在彩色图像中,去噪同时更好地保留图像轮廓、边缘等重要信息。实验对比分析了改进前后模型的去噪效果,并分析了改进模型下正、逆向扩散在彩色图像去噪中的作用。实验结果表明,改进的矢量图像耦合扩散模型能有效地保持彩色图像中的边缘信息,同时具有良好的去噪性能,且改进模型下,正、逆向扩散的性质在彩色图像去噪工作中仍能保持。     

改进主动形状模型彩色图像目标定位研究

研究彩色图像目标定位精度问题。对目前常见的图形图像中目标定位算法进行研究总结,分析了目标定位抽象流程,阐述了基于改进灰度模型的目标定位算法,提出了一种主动形状模型和HSV颜色模型,以求取优化定位效果、降低算法的时间和空间复杂度为目标,设计了相关改进思路。将基于改进主动形状模型的彩色图像中目标定位算法应用到彩色视频图像中,针对处理结果进行科学评价。通过实际的应用,再次验证了提出算法的可行性和高效性。     

基于FPGA的交通视频快速去雾系统的设计与实现

针对雾天交通监控视频图像退化问题,提出了一种基于FPGA架构的雾天交通视频图像快速去雾系统。首先将采集到的实时图像数据缓存到SDRAM中,然后在亮度分量基础上估计传播图,最后基于大气散射模型复原清晰图像。该系统利用FPGA并行运算处理能力强、逻辑资源丰富等特性,针对PAL制式640×480彩色图像,处理速度为60帧/s。实验结果表明,该系统在保证输出视频质量的前提下达到了很好的去雾效果。     

一种基于Level Set方法的图像修补技术

图像修补可用于被损坏的图像和视频修复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。目前的许多模型都有很好的恢复效果,但都是运算量较大,现提出一种基于水平集方法和快速步进法的图像修补方法,能显著地减少运行时间,取得很好的修补效果。     

加权多尺度基本形式及应用

为了使多值图像的局部变化信息适合单值图像的处理，提出了加权多尺度基本形式，其中单值图像被赋予不同的白适应权重，单值图像的变化量越大，对应的权重也就越高．将该方法分别应用于图像融合、彩色图像增强、各向异性扩散和彩色图像复原4个方面．与基于多尺度基本形式的方法及其他方法相比较，文中方法取得了更好的应用效果．     

一种基于Level Set方法的图像修补技术

图像修补可用于被损坏的图像和视频修复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。目前的许多模型都有很好的恢复效果，但都是运算量较大，现提出一种基于水平集方法和快速步进法的图像修补方法，能显著地减少运行时间，取得很好的修补效果。     

基于结构张量的图像修复方法

针对传统各向异性扩散方程在修复图像时仅考虑梯度模的大小,且在修复彩色图像时易产生虚假边缘等缺陷,提出基于结构张量的图像修复方法。将结构张量作为各向异性扩散方程的扩散系数,实现在不同区域有不同的扩散方式。实验结果显示:该方法与整体变分(TV)和BSCB方法相比,提高了图像修复效果,有效地完成对于彩色图像的修复。     

新的彩色图像分层修复方法

基于全变分的彩色图像修复(CTV)模型,可以在保持边缘的同时达到去噪目的,但对纹理较复杂的区域修复效果不理想。利用分层修复的思想在对整幅彩色图像进行CTV修复后,再对有明显修复痕迹的局部待修复区域使用基于块的纹理合成算法。实验结果表明,这种分层修复的方法在彩色图像的结构修复和纹理修复两方面实现较好的统一,既能很好地降噪,又能保持彩色图像的清晰边界,而且在较大区域图像修复上表现出良好的效果。     

变分模型在矢量图像修复中的应用

图像修复是指恢复图像中破损区域的颜色信息或者去除图像中的多余物体。分析了基于整体变分法TV模型以及矢量图像耦合技术的原理,根据矢量图像耦合思想将整体变分法运用到矢量图像中并对矢量图像进行试验。实验结果表明：改进的矢量图像耦合修复模型能较好地修复大块彩色图像的缺失信息和移除多余物体,能保持彩色图像的边缘,且有较好的去噪功能。     

基于整体变分模型的矢量图像修复

基于灰度图像修复的整体变分法,提出解决矢量图像修复处理的4步法：对待修补图像进行标注,根据标注的像素灰度值求掩模图像,对掩模图像进行膨胀,根据膨胀信息进行修复。对3幅彩色图像进行实验,取得了很好的修复效果,对含有噪声的图像,也能很好地去噪并保持图像的清晰边界。     

数字图像修复技术综述

图像修复是图像复原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,其可以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。为了使人们对该技术有个概略了解,在对目前有关数字图像修复技术的文献进行理解和综合的基础上,首先通过对数字图像修复问题的描述,揭示了数字图像修复的数学背景;接着分别介绍了以下两类图像修复技术:一类是基于几何图像模型的图像修补(inpainting)技术,该技术特别适用于修补图像中的小尺度缺损;另一类是基于纹理合成的图像补全(comp letion)技术,该技术对于填充图像中大的丢失块有较好的效果;然后给出了这两类方法的应用实例;最后基于对数字图像修复问题的理解,提出了对数字图像修复技术的一些展望。     

Full-frame video stabilization with motion inpainting

Video stabilization is an important video enhancement technology which aims at removing annoying shaky motion from videos. We propose a practical and robust approach of video stabilization that produces full-frame stabilized videos with good visual quality. While most previous methods end up with producing smaller size stabilized videos, our completion method can produce full-frame videos by naturally filling in missing image parts by locally aligning image data of neighboring frames. To achieve this, motion inpainting is proposed to enforce spatial and temporal consistency of the completion in both static and dynamic image areas. In addition, image quality in the stabilized video is enhanced with a new practical deblurring algorithm. Instead of estimating point spread functions, our method transfers and interpolates sharper image pixels of neighboring frames to increase the sharpness of the frame. The proposed video completion and deblurring methods enabled us to develop a complete video stabilizer which can naturally keep the original image quality in the stabilized videos. The effectiveness of our method is confirmed by extensive experiments over a wide variety of videos.     

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。