基于水平线插值的图像修复算法

介绍用水平线插值的方法进行图像修复。讨论了基于Euler弹性的图像水平线模型,并用这个模型作为图像水平线的局部插值核。其次用星型插值的方法,从破损区域边界处出发,由外向内、一环一环地对水平线进行插值,把水平线逐步地延伸进去,让修复区域逐步缝合起来。该文的算法速度快,能保持强边缘,而且结构更合理,重构的水平线不再只是直线,而是光滑曲线。     

基于水平线插值的图像修复算法

介绍用水平线插值的方法进行图像修复。讨论了基于Euler弹性的图像水平线模型，并用这个模型作为图像水平线的局部插值核。其次用星型插值的方法，从破损区域边界处出发，由外向内、一环一环地对水平线进行插值，把水平线逐步地延伸进去，让修复区域逐步缝合起来。该文的算法速度快，能保持强边缘，而且结构更合理，重构的水平线不再只是直线，而是光滑曲线。     

基于水平线插值的图像修复算法

讨论用水平线插值的方法进行图像修复。先讨论了基于Euler弹性的图像水平线模型,并用这个模型作为图像水平线的局部插值核。其次用星型插值的方法,从破损区域边界处出发,由外向内、一环一环地对水平线进行插值,把水平线逐步地延伸进去,让修复区域逐步缝合起来。该文的算法速度快,能保持强边缘,而且结构更合理,重构的水平线不再只是直线,而是光滑曲线。     

基于网函数插值的图像修复算法

图像在成像、传输等过程中会因为特定因素而导致图像数据失真,需对其进行修复。基于网函数插值理论,利用插值实现扩散修复,构造网函数插值图像修复算法,对斑点、划痕、文字三种不同类型的缺损图像进行修复实验,并与全变分（Total Variation,TV）修复算法进行对比实验。实验结果表明：1）该算法可有效修复三种不同类型的缺损图像;2）算法计算复杂度低,在多数情况下比TV修复算法收敛速度更快,修复效果更好。     

基于结构张量的图像插值方法

提出了一种新的图像插值算法,该算法利用局部结构张量所描述的图像几何特征增强了图像的边缘而不会产生伪影。在仿真实验中,应用该方法能够得到比传统的双线性和双三次插值方法更优的结果,特别是在边缘区域。而且该方法采用的插值格式能有效地减小计算量,适合实时应用。就提出的插值模型和一种基于变分的插值方法之间的关系进行了讨论,分析表明后者只是该模型的一个特例。     

结合网函数插值与TV模型的图像修复算法

TV（Total Variation）模型用于图像修复时没有考虑缺损区域的方向信息,并且存在收敛速度缓慢以及修复质量较低等问题.针对图像上方向特征明显的条状缺损区域,提出带方向的TV图像修复算法（ADTV）.该算法分别针对4种方向（0度、45度、90度、135度）对TV算法离散格式进行改进,并引入方向判断,将缺损区域归类到此4种方向进行修复.实验结果表明,该算法充分利用了条状缺损区域的方向信息,有效提高了图像修复质量.为提高修复效率,将网函数插值分别与TV算法、ADTV算法相结合提出Net-TV算法、Net-ADTV算法.实验结果表明,结合算法不但有效减少了迭代次数,降低了时间成本,加快了收敛速度,而且提高了图像修复效果.     

一种基于各向异性扩散的图像处理方法

图像修复的方法有很多种,目前最常用的有基于偏微分方程（PDE）和基于纹理合成的修复方法。在图像的修复和去噪上,偏微分方程都有很好的应用,但对于含有噪声的破损图像的修复,传统的方法是先去除噪声再进行修复。在BSCB模型的基础上加以改进,提出了一种新的修复方法,结合现有的图像修复和图像去噪两种技术的优势,对图像破损区域修复的同时进行整幅图像的去噪,修复和去噪的过程都是各项异性扩散的过程,能很好地保留图像的边缘信息。通过数值实验也表明该方法的有效性。     

一种基于各向异性扩散的图像处理方法

图像修复的方法有很多种,目前最常用的有基于偏微分方程(PDE)和基于纹理合成的修复方法.在图像的修复和去噪上,偏微分方程都有很好的应用,但对于含有噪声的破损图像的修复,传统的方法是先去除噪声再进行修复.在BSCB模型的基础上加以改进,提出了一种新的修复方法,结合现有的图像修复和图像去噪两种技术的优势,对图像破损区域修复的同时进行整幅图像的去噪,修复和去噪的过程都是各项异性扩散的过程,能很好地保留图像的边缘信息.通过数值实验也表明该方法的有效性.     

基于CDD模型的快速图像修复算法

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.     

基于混合有理插值的图像渐变算法*

针对现有的图像渐变方法只考虑两个图像间渐变的情况,提出一种非线性的多幅图像间渐变的新方法,即一元混合有理插值方法。将多幅图像间相同位置的像素点建立对应关系,按照该关系建立一元混合有理插值函数,对插值函数进行重采样,得到一系列的渐变中间图像。实验表明,新算法在反映空间数据的分布特性、保证图像纹理特征方面均优于其他算法,具有计算精度高、适应性强、易于编程实现等优点,是一种较实用的算法。     

改进的TV模型图像修复算法

分析了基于整体变分(total variation,TV)模型的图像修复算法,TV模型修复算法只使用各向异性扩散,TV模型各向异性扩散仅向图像边缘方向扩散,容易在平滑区域引入阶梯效应.提出了一种改进的图像修复算法,该算法同时结合了各向同性和各向异性扩散,利用区域频率差异实现了在不同的区域使用不同的迭代方程,有效避免了原始算法引入的阶梯效应,同时在平滑区域提高了迭代效率.Matlab环境下的仿真结果表明,改进算法的修复效果和峰值信噪比的计算结果均明显优于原始算法.     

基于区域划分的快速图像插值算法

图像插值是将低分辨率图像放大后提高视觉效果的有效方法,传统算法中有较简单且算法复杂度小的方法,但插值后的图像常常有锯齿边缘或者效果模糊,因而实际应用并不广泛。为克服以上缺陷,提出了一种先将图像进行区域划分,然后再进行快速图像插值的算法,既保证了算法较低的复杂度,又优化了图像显示效果,适合实际应用。     

基于梯度的快速图像插值算法

为解决传统插值算法效果不佳而新发展的边缘方向插值算法计算量大的问题,提出了一种基于梯度检测边缘的快速图像插值算法。该算法通过在原图像每一个3×3邻域内计算二阶梯度,检测边缘是否存在:若存在边缘,则计算一阶梯度判断边缘强弱并自适应得到权值因子,然后进行带权的线性插值;若不存在边缘,则在此邻域内进行双线性插值。实验结果表明,此算法不仅使插值后图像具备整体清晰性和边缘平滑性,有效保持了图像的主观视觉质量,而且相比现有同等效果的插值算法,运算时间至少能降低20%,尤其适用于嵌入式设备图像放大的应用。     

基于边缘最大相关性的快速图像插值算法

处理视频、网络信号要求有较好的视觉质量和较低的算法复杂度、运算量。传统的图像插值算法会产生细节模糊和边缘锯齿化,为此,提出了一种基于图像边缘多方向最大相关性的快速数字图像插值算法。为了得到高分辨率图像相关信息,根据图像空间域内多个方向邻近像素点的相关特性,利用与待内插值点相邻6个降采样像素值。实验证明,该算法降低了运算复杂度,有效地保持了边缘信息,得到了视觉质量较好的插值图像。     

基于超像素的深度图修复算法

随着计算机视觉领域不断的发展,用于描述场景深度信息的深度图受到越来越多的关注。针对深度图中由于深度信息缺失导致的图像空洞、深度值准确度不高及图像噪声等问题,提出了一种融合超像素和基于方向的联合双边滤波器的深度图修复算法来改善深度图的质量。该算法引入了基于超像素的自适应滤波窗口,并对不同类型的空洞像素点采用不同的滤波算法,从而对深度图进行修复和优化。定性对比实验和定量评价结果表明,其可以有效地修复深度图空洞噪点,获得高质量、高准确性的深度图。     

Video frame interpolation via optical flow estimation with image inpainting

As we all know, video frame rate determines the quality of the video. The higher the frame rate, the smoother the movements in the picture, the clearer the information expressed, and the better the viewing experience for people. Video interpolation aims to increase the video frame rate by generating a new frame image using the relevant information between two consecutive frames, which is essential in the field of computer vision. The traditional motion compensation interpolation method will cause holes and overlaps in the reconstructed frame, and is easily affected by the quality of optical flow. Therefore, this paper proposes a video frame interpolation method via optical flow estimation with image inpainting. First, the optical flow between the input frames is estimated via combined local and global-total variation (CLG-TV) optical flow estimation model. Then, the intermediate frames are synthesized under the guidance of the optical flow. Finally, the nonlocal self-similarity between the video frames is used to solve the optimization problem, to fix the pixel loss area in the interpolated frame. Quantitative and qualitative experimental results show that this method can effectively improve the quality of optical flow estimation, generate realistic and smooth video frames, and effectively increase the video frame rate.     

纹理分布分析的快速图像修复算法

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。     

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。     

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。     

基于邻域一致性的数字X射线图像局部快速修复算法

针对工业X射线扫描图像中存在微小异物及裂缝缺陷的特点,提出了一种基于邻域一致性的数字X射线图像局部快速修复算法。通过分析图像中封闭的连通区域的大小,设置蒙板并记录其坐标,采用从外到内、由粗到精的非迭代修复方法完成对扫描图像背景的修复过程。实验结果表明,与传统FOE和PDE修复方法相比,该算法在保证修复效率的前提下提高了图像的修复质量。