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.     

采用TV及纹理合成技术的分层图像修复

整体变分（TV）模型在图像修复中能够保持图像的边缘且数值实现方便,但在图像修复中对于人类视觉连通性的处理还有所不足。根据图像遗失或者损坏的不同类型,针对TV、CDD模型在图像修复中存在的问题,提出了一种结合TV、CDD模型及基于块的纹理合成算法的分层图像修复算法。实验结果表明,这种分层修复的方法在图像的结构修复和纹理修复两方面实现了较好的统一,而且在较大区域图像修复上表现出良好的效果。     

基于TV模型和膨胀的图像修复方法研究

在基于TV模型的图像修复算法基础上,结合膨胀操作研究灰度图像的修复算法。首先分析了基于TV模型的图像修复算法流程;在此基础上结合图像膨胀操作提出了改进的图像修复算法;最后针对三种受损图像,通过实验对比分析了图像膨胀前后的修复效果。实验结果表明,基于TV模型和图像膨胀的图像修复算法可以完全去除图像表面多余的线条、文字或划痕,修复效果很好。     

基于迭代网函数插值的椒盐噪声去除算法

针对目前缺乏简单有效的方法去除图像椒盐噪声的问题,基于网函数插值算法,提出一种迭代网函数插值去噪算法.利用包含不同密度(10％、30％、50％和70％)椒盐噪声的多个图像进行数值实验,并与其他方法进行对比研究.实验结果表明,1)该算法可以有效去除不同密度椒盐噪声;2)对低密度噪声经过少量迭代后快速收敛,对高密度噪声可自...     

划痕图像的连分式插值修补算法

目的 图像修复在图像处理中起着举足轻重的地位,针对目前大部分图像修补算法在修复划痕时存在纹理修复不够突出的缺陷,提出了两种基于连分式插值的修补算法,可以较好保持图像纹理的特性。方法 该算法基于连分式插值理论,采用图像破损点周围像素信息来插值出破损点的像素值。根据插值函数和插值窗口的不同,提出了两种插值方法,即Thiele型修补算法与Newton-Thiele型修补算法,解决不同纹理类型图像的划痕修补问题,并对插值过程中出现的奇异点问题和平移问题提出了行之有效的解决办法。结果 对大量的划痕图像进行实验测试,并通过主观评价和客观评价进行评估。客观评价包括峰值信噪比（PSNR）和运行时间的比较。相对于目前流行的一些修补方法来说,本文算法有更好的视觉效果,更高的峰值信噪比和更短的运行时间,峰值信噪比为44.79 dB,运行时间为0.53 s。结论 Thiele型修补算法更加擅长处理纹理垂直于划痕的图像,而Newton-Thiele型修补算法适用于复杂纹理的图像。     

稳定场图像重建中的传递函数研究

目的 针对2维图像重建（或修复）的准确性和效率问题,以传递函数为核心并提出相关重建算法。方法 在图像局部纹理稳定场模型的基础上,针对每一个缺损像素点,考虑其周围已知区域的像素点都对它进行能量传递,且在重建过程中首先将能量传递到最近邻域内,由此构造传递函数并引入标量场的二阶泰勒展开来完成,最终依据最近邻域内的能量值,以插值完成重建。结果 采用重新构造的传递函数并结合不同的插值方法分别对缺损的几何图形、灰度图像及彩色图像进行重建,结果与图像场方向导数的局部区域重建算法、典型的CDD（curvature driven diffusion）、BSCB（Bertalmio Sapiro Caselles Ballester）、TV（total variation）重建算法相比,重建准确率分别提高了6%、10%、15%、13%,峰值信噪比（PSNR）分别提高了2 dB、1 dB、3 dB、2.5 dB,并且图像缺损边缘及纹理细节的重建更加清晰。结论 对2维图像重建的传递函数的研究及所提出的相关重建算法,对于不同类型图像不同程度的缺损,以保持较好的整体视觉效果和重建效率为前提,较大地提高了重建准确性和PSNR,尤其在图像缺损区域边缘及纹理细节的重建上表现出色。     

双份分形码与自适应TV模型的图像恢复

为了既能让被篡改图像的结构信息得到恢复,又能让图像的细节部分得到很好的修复,提出了一种基于双份分形码解码与自适应TV算法相结合的迭代图像修复方法。该方法结合了自适应TV算法的梯度修复特性,利用原图的两种不同分形码进行迭代解码,从而实现对篡改图像结构和细节部分的修复。实验结果表明,算法对图像的结构和细节修复上都具有较好的效果。     

改进的TV模型图像修复算法

分析了基于TV模型的图像修复算法,针对各参考点梯度模值的大小不同,对原始模型进行了改进.该算法通过计算待修复区域像素点的梯度信息来构造一个扩散函数,利用其控制各参考点对待修复区域的贡献值,然后再进行加权处理.实验结果表明修复变化剧烈和有较大破损的图像效果较好,图像边缘清晰,过渡自然.     

图像修复TV模型的快速算法研究

关于图像修复的全变分（ TV）模型的求解有很多方法。在图像修复的全变分（ TV）模型中,文中针对含有非光滑项的凸优化问题提出了一种基于交替方向乘子法（ ADMM）的快速求解算法。 ADMM方法对迭代公式中具体的子问题求解过程一般采用Gauss-Seidel方法,文中通过分析TV修复模型的性质,对ADMM算法进行了相应的改进,使得具体的数值求解可以用快速傅里叶变换方法,并证明了该算法的收敛性。实验结果表明,文中所提出的新算法与采用Gauss-Seidel迭代的方法相比较,不但修复效果更好,而且修复速度更快。     

双二次B-样条插值图像缩放

双线性和各种双三次插值方法是图像缩放中常用方法,但是双二次插值函数却很少被人提起。本文提出了一种基于双二次B-样条局部插值的图像缩放方法,该算法在图像局部重构过程中对称地采用了4×4采样点,并通过对该函数进行重采样来实现图像的缩放,避免了二次函数在图像重构与采样中的相位失真问题,此算法是一个局部性算法,易于扩展。实验结果表明,本文算法得到的图像的峰值信噪比(PSNR)、MISSIM值比双线性插值、双三次卷积、Catmull-Rom三次插值、Dodgson插值算法都要好,接近于最好的双三次B-样条算法,视觉效果虽然不如双三次B-样条插值算法,但优于Dodgson方法,计算时间比双三次B-样条减少了近三分之一。由于该算法没有对图像边缘特征进行特殊处理,对于一些细节纹理比较丰富的图像,将进一步研究。