自适应样本块局部搜索算法对古代寺观壁画的修复

针对开化寺宋代寺观壁画存在的脱落病害侵蚀问题,在Criminisi算法的基础上,提出一种自适应样本块局部搜索(ASB-LS)的图像修复算法,实现了壁画脱落区域的虚拟修复.首先分析壁画的构图特征,引入结构张量,利用其特征值重新定义数据项,确保图像的结构信息可以准确传播;然后利用该数据项构成新的优先级函数,使得图像的填充顺序更合理;最后利用结构张量的平均相关性自适应选择样本块的大小,同时采用局部搜索策略提升匹配效率,有效地避免了修复后图像结构误传播和匹配块盲目搜索的问题.在VisualStudio2015环境下、采用开化寺宋代壁画进行仿真实验,与Criminisi算法和其他相关算法相比较,结果表明,提出的ASB-LS算法的修复效果较理想,主观视觉上有明显提升,更符合图像的构图特征;同时修复效率有较大提升,峰值信噪比最大提高了3.1 dB,平均提高了0.9 dB,为古代壁画的实际修复奠定了良好的基础.     

基于优先权改进算法的敦煌壁画复杂破损区域修复

为了修复复杂破损区域周边信息模糊不可信及数目较多的敦煌壁画,在充分考虑敦煌壁画自身信息复杂性、壁画修复视觉效果及其修复合理性易受像素修复顺序影响等因素的基础上,提出一种D-S证据理论数据融合方法对修复区域填充算法的优先权函数进行改进的图像修复算法.首先采用D-S证据理论将修复区域边缘目标块的信任因子和数据因子分别转化为基本概率赋值函数,然后对其进行数据融合得到一个新的优先权函数,最后对图像进行修复,得到修复效果较好的壁画.从视觉心理学角度对复杂破损敦煌壁画进行实验的结果表明,该算法是有效的,其克服了Criminisi算法及其改进算法不能很好地修复敦煌壁画的缺点,修复效果较其他改进算法有了显著提高.     

基于尺度空间的小波纹理描述算法的壁画修复

近年来,壁画的数字化修复技术得到了很大的发展,但是其主要算法在图像纹理方向的修复效果一般。为了解决这些问题,还原壁画的原有样貌,提出了一种简单快速的壁画修复算法。该算法在改进的Telea算法的基础上,根据图像纹理的多尺度特征性,利用小波纹理描述算法对壁画的纹理结构进行了修复处理,运用非局部梯度算子,通过计算待修复区域的像素点的非局部梯度值并依据曲率选取的全局最优方向进行扩散,达到壁画纹理修复的目的。实验结果表明了该算法的有效性。     

基于Richardson-Lucy算法的藏式壁画图像修复技术研究

藏式壁画作为我国壁画文化中的重要组成部分,是我国民族艺术的瑰宝。随着时间的不断推移,由于受自然环境与保存条件的影响,壁画图像会出现不同程度的损坏。传统壁画图像修复技术的成本较高,且在图像转换与结构分解方面存在一定的缺陷。基于此,笔者提出基于Richardson-Lucy算法的藏式壁画图像修复技术。首先,全面分析藏式壁画图像结构与特点,获取图像损坏的相关信息;其次,采用逆波预处理方式生成去噪的壁画图像,构建藏式壁画图像模糊模型,估计图像先验的模糊核;最后,采用Richardson-Lucy算法修复破损的藏式壁画图像。实验表明,该藏式壁画图像修复技术执行的时间较短,且图像修复后的峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio,PSNR）较高,视觉效果更具有优势。     

唐墓室壁画裂缝的自动虚拟修复方法

裂缝是壁画中存在的一种常见的病害,为了去除壁画中的裂缝提出一种对壁画中裂缝进行自动虚拟修复的方法。对图像进行高帽变换提取裂缝信息,对变换后的图像进行阈值分割得到裂缝的二值图像。根据裂缝的颜色和结构信息利用基于连通域度量的方法去除虚假目标,实现自动识别和标注。利用基于样本的数字图像修复技术对壁画中裂缝进行自动修复,在修复中对样本区域进行重构大大缩短了修复的时间,提高了修复效率。实验仿真表明该方法能够有效去除壁画中影响人眼视觉的较大裂缝,能够实现对壁画中裂缝的自动虚拟修复。     

改进的块匹配五台山壁画修复算法

针对五台山壁画破损区域形状不规则、大小不均匀,采用Criminisi算法修复时易出现错误填充的问题,提出一种改进的块匹配五台山壁画数字化修复算法.首先在计算优先权,除置信度与数据项之外引入分散度项,确保信息最丰富的块被优先修复;然后结合图像块结构的整体性将协方差因子引入相似度计算中,以减少错误填充率.对五台山破损壁画进行数字化修复的实验结果表明,该算法较好地解决了Criminisi算法的错误填充问题.     

增强一致性生成对抗网络在壁画修复上的应用

针对古代壁画由于历史风化出现不同程度起甲、脱落等问题,提出一种增强一致性生成对抗网络的算法修补壁画缺失区域.该算法以生成对抗网络为框架,首先在卷积层提取深层的图像特征信息,经过反卷积将特征映射到原图像大小的图像空间,并输出修复的图像;然后在判别网络中使用全局判别网络和局部判别网络,增强已修复壁画图像的在整体和补全区域表现的一致性;最后在生成网络中引入空洞卷积增大卷积核感受野,增加网络层数并加入残差模块来获取更丰富的图像特征,卷积层使用批标准化加快建模周期等在细节方面对网络进一步优化,判别网络中也增加了网络的层数,使得判别模型具有了更好的泛化能力.采用的自制数据集进行实验,与现有几种壁画修复算法对比的结果表明,该算法的PSNR值平均提高2～5 dB, SSIM值增加0.02～0.07,较好地完成了在纹理结构强、缺失区域较大的壁画图像上的修复,可应用于古代壁画数字修复工作.     

MCA分解的唐墓室壁画修复算法

壁画数字化修复工作极大降低了手工修复时带来的不可逆的风险。根据唐墓室壁画人工修复时先整体结构、后局部纹理的思路,提出一种基于形态学成分分析(morphological component analysis,MCA)分解的唐墓室壁画修复算法。首先结合唐墓室壁画的特点,采用改进的MCA方法进行图像分解,得到结构部分和纹理部分;然后根据图像分解后纹理和结构的复杂程度与稀疏程度,分别采用简化的全变分(total variation,TV)算法和K奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)算法进行修复。实验结果表明,该算法可兼顾纹理与结构的修复效果,唐墓室壁画中的裂缝现象的破损修复精度得到提高。     

融合动态特征与注意力的敦煌壁画修复模型

敦煌壁画图像含有丰富的纹理和结构信息,在破损壁画修复过程中,容易忽略受损特征信息与完整特征信息之间的区别,从而误导修复过程生成不合理的壁画内容。针对该问题,提出一种融合动态特征选择和像素级通道注意力的壁画修复模型。设计基于U-Net的网络生成器,实现对破损图像的编码与解码操作;采用有效可迁移卷积模块,通过动态选择采样空间位置,实现对有效特征信息的灵活提取,采用区域综合归一化模块减少修复区域与完整区域的期望和方差的偏移,从而加强对有效特征信息的选择和利用;在解码层设计像素级通道注意力模块,在增强有效特征权重的同时使模型可从相隔较远的空间位置学习有效特征。在敦煌壁画数据集上的实验结果表明,该算法能够利用有效信息修复掩膜区域比例不一的不规则破损壁画图像,相比PConv、PRVS、DSNet算法,在峰值信噪比(PSNR)指标上平均提升0.502 d B,在结构相似性(SSIM)指标上平均提升1.384%。     

壁画图像修复算法研究

古代壁画有着自身的一些特点,原始的图像修复算法对古壁画图像的修复效果并不是很好。针对该问题,本文研究了一种改进的算法,算法对优先项的计算公式进行了改进,在优先项计算时考虑到了样本块的颜色信息和所含有效区域的多少。实验结果证实,改进后算法在提高了修复匹配精度的同时也减小了误差累计。     

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。     

采用加权优化的图像修复

针对目前贪婪修复算法可能存在修复效果视觉不一致以及优化修复算法中存在的算法复杂度较高或者未考虑结构信息的情况,提出一种基于加权优化的图像修复算法,通过定义出新的能量函数,把图像破损修复问题转化为加权的离散优化问题,在保证结构信息强、信任度高的区域被优先修复的前提下,利用贪婪修复思想获取初值并计算权值,然后通过类EM算法迭代求解出破损区域中每一个像素的最佳值。与其他贪婪合成和最优化方法相比,优先考虑结构信息对修复效果的影响,更好地保持了纹理和结构的整体一致性。     

一种改进的基于样本块的目标移除方法

图像修补的目的是对指定的区域进行修补,填补该区域的信息,并且要求最终图像的原有区域与填补区域间的过渡自然,尽量减少人工痕迹。Criminisi曾提出一种基于样本块的图像修补方法,这种方法不仅适用于对数字图像中的大面积破损区域进行修补,而且可以用于移除图像中不想要的目标物。对Criminisi的方法进行改进,在计算优先权时增加多个已知像素的梯度信息,并且用加法代替乘法防止了快速衰减,对于一些比较特殊的图像,通过改变修补顺序提高修补效果。大量实验结果表明,与Crimini-si的方法相比,该方法能够取得更好的视觉效果。     

结构张量的改进Criminisi修复

目的 针对传统基于样本块的图像修复算法中仅利用图像的梯度信息和颜色信息来修复破损区域时,容易产生错误填充块的问题,本文在Criminisi算法的基础上,利用结构张量特性,提出了一种改进的基于结构张量的彩色图像修复算法。方法 首先利用结构张量的特征值定义新的数据项,以确保图像的结构信息能够更加准确地传播;然后利用该数据项构成新的优先权函数,使得图像的填充顺序更加精准;最后利用结构张量的平均相干性来自适应选择样本块大小,以克服结构不连续和错误延伸的缺点;同时在匹配准则中,利用结构张量特征值来增加约束条件,以减少错误匹配率。结果 实验结果表明,改进算法的修复效果较理想,在主观视觉上有明显的提升,其修复结果的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）都有所提高;与传统Criminisi算法相比,其峰值信噪比提高了1~3 dB。结论 本文算法利用结构张量的特性实现了对不同结构特征的彩色破损图像的修复,对复杂的线性结构和纹理区域都有较理想的修复,有效地保持了图像边缘结构的平滑性,而且对大物体的移除和文字去除也有较好的修复效果。     

划分特征子区域的图像修复算法

为了解决含有丰富纹理信息和复杂结构信息的大破损区域中的缺失信息修复的问题,提出了一种划分特征子区域的图像修复算法。首先,根据图像中包含的不同特征,运用特征公式进行特征提取,再通过统计特征值划分特征子区域,提高了图像修复的速度;其次,在原Criminisi算法的基础上改进了优先级的计算,通过增大结构项的影响,避免结构断裂的产生;然后,通过目标块和其最佳邻域相似块共同约束样本块的选取,确定最佳样本块集;最后,利用权值分配法合成最佳样本块。实验结果表明,所提算法相比原Criminisi算法,其峰值信噪比（PSNR）提升了2~3 dB,相比基于稀疏表示的块优先权值计算的算法,其修复效率有明显的提高。所提算法不但适用于一般小尺度的破损图像的修复,而且对于含有丰富纹理信息和复杂结构信息的大破损图像的修复效果也更佳,并且修复后的图像更加符合人们视觉上的连通性。     

An improved image quality algorithm for exemplar-based image inpainting

Image inpainting is a common technique for repairing image regions that are scratched or damaged. This process involves reconstructing damaged parts and filling-in regions in which data/colour information is missing. There are many potential applications for image inpainting, such as repairing old images, repairing scratched images, removing unwanted objects, and filling-in missing areas. This paper develops an exemplar-based algorithm, one of the most important and popular image inpainting techniques, to fill-in missing regions caused by removing unwanted objects, image compression, scratches, or image transformation via the Internet. The proposed algorithm includes two phases of searching to select the best-matching information. In the first phase, the searching mechanism uses the entire image to find and select the most similar patches using the Euclidean distance. The second phase measures the distance between the location of the selected patches and the location of the patch to be filled. The performance of the proposed approach is evaluated through comprehensive experiments on several well-known images used in this area of research. The experimental results demonstrate the superior performance of the proposed approach over some state-of-the-art approaches in terms of quality in terms of both objective (using the peak signal-to-noise ratio (PSNR) as well as the structural similarity index method (SSIM)) and subjective (i.e., visual) measures.

     

小波变换与纹理合成相结合的图像修复

目的 为了克服传统的图像修复算法在结构和纹理边界的错误修复,利用小波变换域的系数特征,探讨了一种基于小波变换与纹理合成相结合的修复算法。方法 算法先利用小波变换将待修复图像分解成具有不同分辨率的低频子图和高频子图,然后根据不同子图各自的特征分别进行修复。对代表图像结构信息的低频子图,采用FMM(fast marching method)算法进行修复;对代表图像纹理信息的高频子图,根据各子图中小波系数的特征,利用纹理合成方法进行修复。结果 分层、分类修复方法对边缘破损具有良好的修复效果,其峰值信噪比相比于传统算法提高了1~2 dB。结论 与相关算法相比,本文算法的综合修复能力较好,可以有效修复具有较强边缘和丰富纹理的破损图像,尤其对破损自然图像的修复,修复后图像质量得到较大提升,修复效果更符合人眼视觉效应。     

基于样本块的破损唐卡图像修复算法的改进

基于样本块的修复算法由于能同时有效地修复图像的受损纹理和结构的优点被引入到唐卡图像的数字化保护中,而且它对特定破损唐卡图像修复效果良好,但是由于优先权计算和最佳样本块不唯一等问题的影响,算法对其他类唐卡图像修复效果不佳。针对此算法的不足,对信任度计算方法和等照线计算方法进行了改进,解决了最佳样本块不唯一的问题。实验结果证明,改进后的算法不仅能够得到令人满意的修复结果而且能够提高修复效率。     

紧密系数耦合非线性结构张量的图像修复算法

为了解决当前基于PDE技术的图像修复算法采取了各向同性扩散,且没有考虑到损坏区域周边参考点的影响,使其修复图像存在不连续边缘与纹理模糊,降低了其视觉质量等不足,本文设计了紧密度系数耦合非线性各向异性扩散结构张量的图像修复算法。基于完好像素点与受损点之间的距离,构造紧密度系数计算模型;基于 技术,将结构张量嵌入其中,构造新的扩散速度模型,使其只沿着等照度曲线方向扩散,将从损坏图像中提取的掩码信息传播至受损区域,完成图像修复。仿真结果显示：与基于PDE技术的图像修复机制相比,本文算法具有更佳的修复质量,较好地保持了图像细节信息,无模糊效应;且修复图像的PSNR值最高。     

基于非降采样轮廓波变换的图像修复算法

多尺度分析技术已经广泛应用于数字图像处理领域,较大破损区域的图像修复成为图像修复的一个热点和难点。针对该问题,结合多分辨率分析原理与传统的样本块图像修复技术,提出了一种基于非降采样轮廓波变换的图像修复算法。该算法利用非降采样轮廓波变换把图像分解成低频部分和高频部分,并对图像分解后不同频率的部分分别予以修复。其中,图像的低频成分采用改进的纹理合成的方法进行修复。因为图像经过非降采样轮廓波变换后,低频分量与高频分量之间对应位置的信息之间具有一致性的特点,所以在修复低频成分的同时实现其他高频分量对应位置信息的修复。最后通过非降采样轮廓波重构过程完成纹理图像的修复。一般图像修复方法的参数选取以图像的修复效果最佳为宜,给出一个反例进行分析论证。实验发现,所提算法所修复图像的结构相似性测度与经典Criminisi算法和小波修复算法相差不大,但是峰值信噪比（PSNR）测度依据不同图像的纹理结构的特点与破损区域的不同位置特点而不同。仿真实验表明,所提方法很好地推广了非降采样轮廓波变换在图像修复中的应用,并且在修复大区域破损图像时能够获得较好的修复效果。