基于矩阵相似度的最佳样本块匹配算法及其在图像修复中的应用

在基于纹理合成的图像修复算法中,最佳样本块匹配算法存在匹配精度不高和时间复杂度高等问题。针对上述问题,首先构造了块匹配算法,采用矩阵相似度来计算模板块与样本块之间的匹配度,以相对较粗的粒度初步选出最佳样本块的候选集。然后,又构造了像素点匹配算法,采用模板块与候选最佳样本块之间的误差矩阵的内积来计算对应像素点之间的匹配度,以更细的粒度来确定最终的最佳样本块。块匹配算法降低了时间复杂度,像素点匹配算法提高了匹配精度,因此,在此基础上构造的基于相似矩阵的最佳样本块匹配算法能够在不增加时间复杂度的情况下提高算法的匹配精度。实例验证结果表明,与当前基于纹理的图像修复算法相比,该算法的匹配精度提高,时间复杂度降低。     

基于相关性反馈的自适应热点话题追踪模型

针对在热点话题追踪过程中容易发生话题漂移的问题,提出了基于相关性反馈的自适应热点话题追踪模型。为准确把握话题的动态演变过程,首先,在词频-逆向文档频率(term frequency-inverse document frequency, TF-IDF)的基础上引入了相关度因子。其次,构造了报道与话题的相关度计算公式和新特征词能否反馈加入到话题词汇库的判别函数。同时,利用了话题词汇库本身的特性,构造了自适应更新阈值和自适应相关阈值的动态计算方法。最后,根据各个特征词对该话题贡献度的大小,对更新后的词汇库中的各特征词动态赋予新权重。实验结果显示,和其它3类追踪器相比,该追踪器模型的漏报率平均降低0.018、误报率平均降低0.063,这表明,该追踪模型更适合于解决话题漂移问题。     

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。     

最大距离法选取初始簇中心的K-means文本聚类算法的研究

由于初始簇中心的随机选择, K-means算法在聚类时容易出现聚类结果局部最优、聚类结果不稳定、总迭代次数较多等问题。为了解决K-means算法所存在的以上问题, 提出了最大距离法选取初始簇中心的K-means文本聚类算法。该算法基于这样的事实：距离最远的样本点最不可能分到同一个簇中。为使该算法能应用于文本聚类, 构造了一种将文本相似度转换为文本距离的方法, 同时也重新构造了迭代中的簇中心计算公式和测度函数。在实例验证中, 对分属于五个类别的1 500篇文本组成的文本集进行了文本聚类分析, 其结果表明, 与原始的K-means聚类算法以及其他的两种改进的K-means聚类算法相比, 新提出的文本聚类算法在降低了聚类总耗时的同时, F度量值也有了明显提高。     

米字型各向异性扩散模型的图像去噪算法

针对原始的各向异性扩散模型在对带噪图像去噪时,只利用了邻域内东、南、西、北4个方向上的参考信息,使得去噪效果不够明显的问题,提出了米字型各向异性扩散模型的图像去噪算法。该算法在利用了原始算法中待修复点周围4个方向上参考信息的基础上,还引入了该点邻域内对角线方向上的新信息,给出了采用周围8个方向上的信息进行对图像去噪的新模型,同时证明了该模型的合理性。用新提出的算法与原算法以及一种改进的同类算法对4幅带噪图像进行去噪。实验结果表明,新提出算法去噪效果的峰值信噪比(PSNR)相比原算法和改进同类算法平均提高1.90dB和1.43dB,平均结构相似度(MSSIM)分别平均提高0.175和0.1,说明该算法更适合于图像去噪。     

基于米字型各向异性扩散的破损藏式古唐卡修复研究

在利用原始的BSCB模型修复图像时,其扩散过程会造成图像的等照度线有一定程度上的交叉,使得修复后的图像视觉效果不太理想。针对以上问题,通过对原始的PM各向异性扩散模型进行改进,提出了米字型各向异性扩散模型,然后将其应用到BSCB模型的扩散过程中,提出了改进的BSCB图像修复模型。最后,利用文中提出的修复模型和其他的改进的BSCB模型对破损古唐卡图像进行修复。结果表明,和原始的BSCB模型以及其他改进的BSCB模型相比较,提出的模型在没有增加算法的时间复杂度的情况下,在视觉效果上和均方误差（MeanSquareError,MSE）的评价指标上表现都很突出。     

基于自适应模板的图像修复算法

当前基于纹理的图像修复算法中模板块的尺寸是固定的,这样,当模板块尺寸很小时,虽然修复的精度会提高,但是算法的时间复杂度会大幅增加;相反,当模板块尺寸很大时,虽然可以降低算法的时间复杂度,但会使算法的误修复率提升。针对以上问题,提出了基于自适应模板的图像修复算法,该算法能够根据当前模板块与尺寸扩大后模板块之间的灰度均值及方差的变化情况来自适应地扩大模板尺寸,同时,根据模板块与样本块之间的匹配情况自适应地缩小模板块。最后,将所提提出的算法用于实例验证,其结果表明所提算法不但可以有效地提高图像修复的精度,而且提高了图像修复的效率     

局部特征分类的自适应扩散模型

本文提出了一种既能保持图像特征又能加快扩散速度的自适应扩散模型。首先,该模型利用平均梯度矩阵的特征值区分出图像的平坦区域、线条边缘和角点;其次,该模型根据平均梯度矩阵及其特征向量来控制图像信息的扩散方向;这样,该模型可以在不同的区域自适应地选择不同的扩散方向和扩散速度,从而很好地保持了图像特征并自适应地加快了扩散速度。实验结果表明,该模型可以保持图像结构特征,抑制噪声,应用到数字图像修复中,既能加快图像修复速度,又能使修复后的图像具有更好的视觉效果。      

光滑拟合模型的IIPBDR图像修复算法

目的 原始的破损区域分块划分的图像修复(IIPBDR)算法在修复连接两断裂边界线时,采用的是直线路径,这使得IIPBDR算法不适合修复含有较大曲率边界线的破损图像。针对IIPBDR算法所存在的问题,本研究希望找到一种方法能够求得任意两匹配好断裂边界线之间的光滑曲线路径,并用此曲线路径来代替IIPBDR算法中的直线路径,以对IIPBDR算法进行改进。方法 1) 通过模仿人类的视觉连通性原理提出了光滑拟合模型;2) 采用最小二乘法求取光滑拟合模型的各个参数,进而求得两断裂边界线之间的光滑曲线路径;3) 用该光滑曲线路径来代替IIPBDR算法中的直线路径以修复连接两断裂边界线。结果 基于以上研究,文中提出了“光滑拟合模型的IIPBDR图像修复算法”,并对破损区域较大、结构信息较复杂的破损图像进行了修复实验。和BSCB(Bertalmio, Sapiro, Caselles, Ballester)、Criminisi、IIPBDR算法相比,本文算法所修复图像的PSNR值平均提高2.40 dB,且具有较好的视觉连通性效果、其边界线过渡更加自然。结论 本文改进算法在一定程度上克服了IIPBDR算法不适合修复含有较大曲率边界线的破损图像的缺点。     

基于断裂结构线匹配模型的大破损区域图像修复算法

针 对现阶段含有复杂结构信息的大破损区域图像修复算法中存在的断裂结构线连接错误、连接不平滑的问题,提出一种基于断裂结构线匹配模型的大破损区域图像修复算法。首先,深入分析了影响断裂结构线匹配度计算的因子,并根据这些影响因子的重要程度赋予不同权重值,在此基础上构造了一种断裂结构线匹配模型以得到相应的断裂结构线匹配对;然后,在这些断裂结构线匹配对的基础上拟合出光滑结构线,并将大的破损区域划分为了不同的子区域;最后,使用块匹配算法对破损子区域进行像素填充。在进行的6组对比实验中,所提算法在处理含有丰富结构信息的大破损区域边缘时,能够准确地对断裂结构线进行配对并且能在配对结果的指导下平滑连接断裂结构线,修复后的图像视觉效果明显比改进后的Criminisi算法、Hays算法以及IIPBDR算法得到的效果好。