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针对基于全变分(TV)小波域图像修复算法,提出了一种新的数值计算方法。算法充分利用了图像待修复像素点周围八邻域的信息计算曲率在像素域的近似值。与传统近似求解方法不同,该数值近似计算方法不仅保证了近似结果具有更高的精确性,而且对噪声的鲁棒性好。对不同丢失率的图像用所提出的数值计算方法取得了较好的修复效果,尤其当小波系数丢失率较高时效果更为明显。所提方法可以为图像压缩导致的系数缺损修复提供解决思路。 相似文献
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传统的基于偏微分方程的图像修复算法需要大量迭代,修复所耗时间较长,复杂度高。针对这一问题,提出了一种小波域的非迭代自适应图像修复算法。该算法对破损图像进行小波分解,找到待修复区域,根据待修复区域及其邻域像素值自适应选择修复模板大小,对修复模板内的像素值进行方向筛选,使修复过程严格按照等照度线方向行进,对修复后的图像进行小波重构。实验结果表明,该方法显著地缩短了修复时间,且对于图像的纹理细节、结构信息都达到了更好的修复效果。 相似文献
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小波变换技术已被广泛应用于图像修复领域,但其在图像修复过程中出现的边缘部分模糊或不连接的情况成为了一个难点。针对此问题,提出了基于双树复小波变换的图像修复算法。该算法使用双树复小波变换对破损图像进行多尺度和多方向的分解,对各个高频方向子带使用全变分(Total Variation,TV)模型进行快速修复,各个低频分量使用改进了的曲率驱动扩散(Curvature-Driven-Diffusions,CCD)模型进行迭代修复,最后通过小波逆变换得到最终的修复图像。实验结果表明,该方法很好地推广了双树复小波变换在图像修复领域中的应用,并且在图像纹理的修复以及在结构部分的填充都有较好的效果。 相似文献
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提出了一种基于小波域的分形图像编码改进算法。该算法首先将图像分解到小波域,然后根据各子图像所包含能量的大小和所代表的方向等信息,采用不同大小、形状和类别的图像块及相似块,进行分形编码。在编码过程中按照零树结构在同方向不同分辨率的各个子带图像上确定要预测的图像块,同时在同方向低一级分辨率的子带图像上寻找与其最佳分形匹配的相似块,并由各级相似块构成预测树。实验证明,这种改进算法能够大大提高分形编码的速度,并取得较高的压缩比。 相似文献
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针对小波域维纳滤波图像降噪存在计算速度慢和降噪效果较差,本文提出一种改进的小波域维纳滤波算法,将阈值化处理引入小波域维纳滤波,通过阈值化处理小波变换后的系数来提高降噪效果。依据改进算法的具体过程和算法步骤,运用MATLAB进行算法仿真,仿真结果表明,改进的小波域维纳滤波算法进行图像降噪可以有效地提高图像的信噪比,降噪效果良好,同时计算速度较快,节约时间。 相似文献
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文章提出了一种基于小波域伪二维隐Markov树(P2DHMT)的图像的滤波新方法。首先建立了小波域的伪2DHMT模型,给出了基于EM、Baum-Welch等算法的模型参数估计方法;其次提出了一种基于最大后验概率准则的P2DHMT最优图像滤波算法;最后给出了图像去噪算法的实现过程。实验结果表明该方法可以在保存图像细节特征的情况下有效地抑制图像的噪声。 相似文献
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处理图像修复问题的一类主要方法是建立偏微分方程,用迭代的方法来求解,其中最具代表性的算法是BSCB(bertalmio-sapiro-caselles-bellester)算法。针对BSCB模型速度很慢的缺点,提出了结合扩散率函数的选择性自适应插值算法。实验结果表明,该算法简便易行,使运算速度比BSCB模型提高了很多,同时修复的效果也有所改善。 相似文献
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基于小波框架的盲图像修复研究 总被引:1,自引:1,他引:0
图像修复是恢复给定图像中丢失或损坏的像素的技术,目前的方法需要知道像素的先验信息。但在部分应用领域,无法获得先验信息,需要对图像进行盲修复。提出了一种不需要先验信息的盲图像修复模型。该模型基于小波紧框理论并集合优化理论实现图像的盲修复,其优化问题的求解利用分裂布雷格曼算法。实验表明,该方法能有效地修复受损的图像。 相似文献
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图象修补是图象恢复研究中的一个重要内容,它的目的是根据图象现有的信息来自动恢复丢失的信息,可以用于旧照片中丢失信息的恢复。由于图象中的边缘代表了图象的重要信息,所以在设计修补算法时,必须着重考虑边缘的恢复,采用整体变分模型设计了一个图象修补算法,整体变分模型能够模拟人的低层视层,在修补图象时可以恢复图象中的边缘,数值实验表明,该模型能够较好地恢复待修补区域的信息,但是受修补区域大小的影响,同时又采用了一种向前传播操作来缩小修补区域。 相似文献
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为对图像的缺损部分进行快速自动修复,提出了一种基于曲率驱动修复模型的快速图像修复算法.曲率驱动修复模型由于引入了曲率项,使其偏微分方程为高阶,修复时需要数值求解偏微分方程,大量迭代运算导致修复速度非常缓慢.为加快修复速度.算法将模型的偏微分方程数值化,进一步改造成加权平均形式,利用邻近已知像素直接合成损坏像素,加权系数由曲率和梯度共同确定,使修复按照图像等照度线方向进行,在曲率大的地方将等照度线拉伸,同时由待修复点邻域内已知像素的梯度方差确定修复次序.实验结果表明,显著减小了运算时间,一定程度满足"连接性准则",并且对于较小破损区域修复效果好于曲率驱动修复模型. 相似文献
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数字破损图像的非线性各向异性扩散修补算法 总被引:6,自引:1,他引:6
首先从局部坐标角度分析整体变分(TV)模型与p-Laplace算子的物理意义,从本质上说明p-Laplace算子的扩散性能优于TV模型,进而提出一种基于p-Laplace算子的图像修补算法.该算法利用p-Laplace算子的非线性各向异性扩散的性能来填充受损区域.与TV修补算法相比,文中算法能快速收敛,并达到更好的修补效果,其综合性能优于TV修补算法. 相似文献
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Error Analysis for Image Inpainting 总被引:1,自引:0,他引:1
Image inpainting refers to restoring a damaged image with missing information. In recent years, there have been many developments
on computational approaches to image inpainting problem [2, 4, 6, 9, 11–13, 27, 28]. While there are many effective algorithms
available, there is still a lack of theoretical understanding on under what conditions these algorithms work well. In this
paper, we take a step in this direction. We investigate an error bound for inpainting methods, by considering different image
spaces such as smooth images, piecewise constant images and a particular kind of piecewise continuous images. Numerical results
are presented to validate the theoretical error bounds.
Tony F. Chan received the B.S. degree in engineering and the M.S. degree in aerospace engineering in 1973, from the California Institute
of Technology, and the Ph.D. degree in computer science from Stanford University in 1978.
He is Professor of Mathematics and currently also Dean of the division of Physical science at University of California, Los
Angeles, where he has been a Professor since 1986. His research interests include mathematical and computational methods in
image processing, multigrid, domain decomposition algorithms, iterative methods, Krylov subspace methods, and parallel algorithms.
Sung Ha Kang received the Ph.D. degree in mathematics in 2002, from University of California, Los Angeles, and currently is Assistant
Professor of Mathematics at University of Kentucky since 2002. Her research interests include mathematical and computational
methods in image processing and computer vision. 相似文献
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改进的规范化卷积图像修复算法 总被引:1,自引:0,他引:1
规范化卷积算法可用来处理离散、孤立丢失数据的修复,但针对大量数据连续缺失的图像修复效果不佳,为此设计了像素的邻域滤波器,提出一种改进的基于规范化卷积的图像修复算法.首先设定由待修复区域边界向区域内部逐步扩散的修复顺序;然后为每个待修复像素关联一个置信度,并根据修复的先后顺序从高到低进行赋值,即最后修复的像素置信度取值最小;最后根据像素值和置信度进行插值,修复缺失的图像信息.实验结果表明,该算法是一种实用的图像修复算法,可实现图像连续块状区域信息丢失的修复,并可得到良好的修复效果. 相似文献