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1.
数字图像修复技术综述   总被引:6,自引:6,他引:37       下载免费PDF全文
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。  相似文献
2.
纹理合成在图像修复中的应用研究   总被引:1,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
图像修复是数字图像处理领域中的主要研究方向,该文介绍纹理合成技术中的Criminisi算法,并针对其在利用边界点优先权调整修补次序过程中存在的问题,提出一种改进算法,该算法不仅可以有效改善图像的修复效果,还可以在数字图像上实现用背景替换较大的前景物。实验结果证明了其有效性。  相似文献
3.
使用块拼贴的基于样本的图像修复算法运行时间主要取决于最佳样本块匹配步骤的执行效率。目前算法普遍采用全局搜索获取样本块,逐一与待修复块进行相似性比对,修复质量和修复效率依赖于采样区域的范围大小。为提高计算效率,提出一种基于局部平均灰度熵的图像修复算法,在每次迭代中根据待修复块邻域窗的平均灰度熵自适应确定采样区域范围。实验结果证明,所提算法相较经典Criminisi修复算法提高了修复质量,且大大提高了修复效率。  相似文献
4.
图像修复算法是一类基于人工智能研究领域的一个很有发展潜力和实用价值的研究方向.论文通过待修复区域中提取的信息,按照等照度线检索(isophote-driven)进行正交迭代运算,并在填充顺序中加入了判断策略,从而实现了对损坏图像的修复.通过对算法的分析和对比,验证了该算法的改进是有效的.  相似文献
5.
传统序列超分辨率方法对低分辨率视频序列的要求较高,一旦序列中没有包含足够的信息,会造成重建高分辨率图像质量的下降。为此,提出一种结合稀疏编码模型的序列超分辨率算法。利用概率运动场从低分辨率序列中重建一幅高分辨率图像,根据自适应阈值确定重建有效和无效区域,使用稀疏编码模型对无效区域进行补全重建。实验结果表明,该算法可以采用序列自身的信息和稀疏字典中的信息来重建高分辨率图像,在序列信息有破缺时,与仅利用序列自身信息或仅利用单幅图像的算法相比,具有更好的鲁棒性和广泛的适用性。  相似文献
6.
传统的深度相机能够获取像素级配准的深度和彩色图像,但所获取的深度图像存在明显的像素缺失。针对这一问题,文章提出了一种快速深度图像补全算法,能够有效地填充像素缺失区域并保持锐利的深度图像边缘特征。首先,设计出一种边缘蒙版,通过边缘蒙版对联合双边滤波器进行改进。其次,与传统滤波器算法不同,由于滤波器本身存在的方向特性,文章采用不同方向模拟了真实场景的遮挡情况。通过设定4个滤波方向,用改进后的联合双边滤波器对孔洞深度图进行修补填充,然后再通过马尔科夫随机场模型,将4个不同方向滤波器获得的深度填充图融合成一幅图像。最后,通过不同场景的深度图像进行实验。结果表明,所提出的深度图像补全算法显著优于传统方法。  相似文献
7.
目前基于样本块的图像修复算法均是运用平方差和(SSD)准则遍历固定的样本集以选取最优匹配块,算法普遍具有运算效率低的缺点。针对现有算法进行改进,提出一种基于图像纹理分布分析的快速图像修复算法,该算法根据局部纹理变化动态确定样本集大小,解决样本集过大时引起的计算时间浪费以及样本集过小时样本多样性不足的问题。实验结果证明,该算法保证修复结果连续且符合人眼视觉要求,大大提高了图像修复的效率,具有实际意义。  相似文献
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