相似匹配块组的稀疏表示图像修复

目的 传统多样本块稀疏表示的图像修复过程中,容易因为匹配样本块的错误,重构出不正确的填充块,致使在边缘部分产生不连贯的现象,然而单样本匹配填充又容易产生明显的伪影,不能保证与周围结构保持连续,以致产生明显的修复痕迹,为此,本文提出一种改进的基于相似匹配块组的稀疏表示方法。方法 首先,采用颜色信息与余弦距离结合的方法定义图像块匹配准则,在目标邻域范围内获得结构变化趋势更相似的匹配块组;然后,在稀疏重构过程中,同时考虑已知信息和估计的未知信息,利用相似块与目标块的匹配程度,对稀疏系数增加不同的权重,以此来增强筛选匹配块的能力,减少纹理模糊现象;最后,根据结构稀疏度自适应地在各结构复杂度不同的区域确定样本块尺寸,减少图像修复过程中的错误传播现象。结果 实验结果表明,本文算法改善了在边缘修复过程中产生断裂或者纹理延伸的现象,不仅在主观视觉有明显的提升,其修复结果的峰值信噪比（PSNR）相较于其他相关稀疏表示修复算法提高了0.53 dB。结论 本文算法实现了对不同结构特征的彩色破损图像的修复,在结构边缘处有理想的修复效果,并且对各种形状的破损也具有良好的修复效果。     

基于结构张量的图像修复方法

针对传统各向异性扩散方程在修复图像时仅考虑梯度模的大小,且在修复彩色图像时易产生虚假边缘等缺陷,提出基于结构张量的图像修复方法。将结构张量作为各向异性扩散方程的扩散系数,实现在不同区域有不同的扩散方式。实验结果显示:该方法与整体变分(TV)和BSCB方法相比,提高了图像修复效果,有效地完成对于彩色图像的修复。     

强化边缘结构的分段自适应图像修复算法

针对基于样本的图像修复技术在修复井下煤岩图像时存在纹理过渡延伸和边缘结构不连续的问题,提出一种强化边缘结构的分段自适应图像修复算法,其在Criminisi算法中引入基于ISEF的数据项和等照度线曲率信息构成新的优先权函数,解决了修复顺序不当的问题;并利用局部方差特征与信息熵划分的区域类型自适应选择样本块大小,解决了边缘保持的问题。在常用测试图像与孟村煤矿的煤岩图像上进行了修复实验,相较于传统的Criminisi方法,该算法的平均PSNR分别提升了0.37 dB与1.33 dB,平均SSIM分别提升了0.002 3与0.002 7。实验结果表明,该算法对纹理结构信息复杂的图像具有较好的修复效果,为煤壁图像的修复奠定了基础。     

改进的Criminisi图像修复算法

图像修复是一种去除图像中多余物体并采用合理的纹理去填充待修复区域的技术。针对Criminisi等人提出的基于样本的图像修复算法,根据目标块中的结构信息与中心点梯度值的相关性,提出了一种新的优先权函数设计方法,以保持待修复区域的强连续性。为加快匹配效率,在确保要获取的匹配块在搜索范围内的同时,采用局部搜索匹配块的方法,相比Criminisi原算法中通过全局搜索得到匹配块的方式,速率更快。实验结果表明,该算法能获得更佳的修复效果。     

基于结构相关性的自适应图像修复

针对传统的Criminisi修复算法中优先函数计算的不足,以及修复后图像质量下降的问题,文中提出了一种基于结构相关性的自适应图像修复算法。首先,引入结构相关性,对优先权计算进行改进,增加优先权计算的可靠性;然后,自适应选择样本块大小,使修复更加准确并提高修复效率;最后,引入HSV颜色空间,根据样本的色度、亮度来搜寻最佳匹配块,减少修复误差,完成图像恢复。实验结果表明,所提算法在主观视觉上有明显提升,并且在峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)方面均有一定提高,修复效果明显,与传统的Criminisi修复算法相比,其峰值信噪比提高了1～3 dB,结构相似度更接近1。所提算法利用结构相关性和自适应选择样本块大小对彩色破损图像进行修复,优先权计算更加合理准确,修复效率有所提高,修复效果可视性更佳,有利于实际应用。     

基于迹的非线性结构张量

提出一种新的非线性结构张量计算方法,扩展了基于迹的PDE正则化方法,使其适用于矩阵值数据场;利用该方法平滑结构张量,得到基于迹的非线性结构张量;并给出了新的结构张量在去噪领域的应用.实验结果表明:文中方法具有较好的鲁棒性.     

自适应样本块大小的图像修复方法

传统基于样本块的图像修复算法中样本块大小是固定不变的,在修复过程中无法根据图像的具体情况进行调节,这在很大程度上影响了图像的整体修复效果。为了解决这一问题,提出一种自适应确定样本块大小的方法。该算法通过分析图像的梯度域变化,获得各像素点处的结构信息,进而自适应确定待修复样本块的大小。仿真实验结果表明,该算法能够有效克服传统方法中经常出现的诸如结构误传播、图像整体结构丢失等缺点,对具有明显结构变化的图像取得了比较理想的修复效果。     

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。     

采用顺序修复的样本例图像修复算法

本文提出了一种采用顺序修复的样本例图像修复算法,该方法在原Criminisi经典图像修复算法的基础上对修复顺序进行新的尝试.原Criminisi经典算法的修复顺序通过计算优先级得出,随着修复的深入优先级逐渐趋近于0,导致算法失去作用.为解决该问题,本文采用顺序修复的方法来代替优先级决定顺序,避免出现算法失去作用的情况;同时本文提出的“倒L”型样本模板来增强结构的传播能力、提高匹配的正确率.实验结果证明,本文的修复算法相对Criminisi算法具有优势并取得很好的修复结果.     

改进非线性结构张量的含噪图像边缘检测

现有的边缘检测方法在含噪图像中的检测性能不佳.针对含噪图像的边缘检测问题,提出了利用引导核改进基于非线性结构张量的含噪图像边缘检测方法.首先,计算含噪图像的张量积.然后,根据图像梯度对张量积进行扩散,图像梯度依赖张量积本身.扩散方程中的扩散矩阵包含张量积,该张量积是通过各向异性的引导核进行空间自适应平均,而不是通过各向...     

基于几何距离的Criminisi图像修复算法

使用Criminisi算法进行大区域纹理图像修复时会出现纹理延续错误的现象。针对该问题,提出一种改进的算法,主要体现在两方面：在修复顺序上,通过分析优先权计算方法,以置信度为主导改进优先权模型;在匹配策略上,结合几何距离关系,采用多块同时修复的策略,通过相似度函数选出各块的3个候选匹配块,引入几何距离修正因子确定各块的最佳匹配块。实验结果表明,该算法较好克服了原算法存在的优先权计算不准确以及匹配策略约束力不够导致的纹理延续修复错误的问题,与典型算法相比,其具有较好的视觉效果。     

基于结构张量的Non-Local Means去噪算法研究

非局部平均是当前一种新兴而有效的图像去噪方法。为了能充分利用数字图像局部几何结构的自相似性,同时由于结构张量可有效刻画数字图像的局部几何结构特征,进而提出了基于结构张量相似性度量的非局部平均去噪算法。实验结果验证了该算法抑制噪声的有效性,同时能很好地保持边缘等细节特征,峰值信噪比得到有效提高。     

活动轮廓模型基于结构张量的边缘停止函数

所有边缘活动轮廓模型都依赖边缘停止函数,该函数通常是高斯平滑图像的梯度模的单减函数。梯度能够刻画图像的局部边缘特征,但忽略了边缘的“分叉点”、“角点”等重要信息,这导致了边缘定位不准甚至产生错误的分割。基于图像结构张量的一个局部相干性度量,提出一个新边缘停止函数。实验结果表明,基于这个边缘停止函数,活动轮廓模型能够精确定位目标边缘,同时大大减少了迭代次数并具有较强抗噪性。     

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。     

一种改进的彩色图像匹配算法

首先比较了彩色图像不同匹配策略下视差的精确率,并采用了匹配效果较好的策略。同时针对彩色图像的特点,加入色差梯度的约束条件,使用SAD算法实现了彩色图像的匹配,最后通过对比试验进行了验证。试验结果表明该方法有更高的匹配精确性和正确率。     

利用纹理和边缘特征的Criminisi改进算法

针对Criminisi算法在图像修复过程中易将纹理部分误认为边缘部分,造成修复顺序偏差而影响修复效果的不足,充分利用图像的纹理结构特征和边缘结构特征,引入差别因子,改进优先权模型,以增强对结构部分的辨别能力,并通过采用新型的搜索方式来克服在修复过程中易产生瑕疵点的不足来完善修复效果。实验结果表明,改进算法较好地克服了原算法所存在的纹理延伸等不足,保持了修复内容的线性结构,其峰值信噪比相比于原算法提高了23 dB,具有更好的视觉效果。     

基于改进Criminisi算法的图像修复

针对Criminisi算法难以获得理想的修复效果,且存在修复时间过长等缺陷,提出一种改进Criminisi算法的图像修复算法。改进优先权计算方式找到最优待修复块,完善最优匹配块搜索策略,找到最优匹配块,采用新的置信值更新方式以获得更为理想修复效果,通过仿真实验测试算法性能,结果表明,相较于Criminisi算法,改进Criminisi算法不仅获得了较理想的图像修复效果,而且大幅度减少了修复时间,提高了图像修复的效果。     

基于改进Criminisi算法的自动驾驶仿真道路场景图像修复

利用真实图像生成虚拟驾驶场景视图时,首先要从图像中移除车辆、行人等前景目标,以便获得不包含移动目标的背景图像。针对原始Criminisi算法存在的图像破损区域在修复后会出现模糊效应、边界不够平滑的弊端,提出了一种在处理掩膜图像环节使用开运算,并优化原始优先权函数的改进算法。运用MATLAB仿真平台进行实验分析,结果表明改进后算法修复时间平均缩短了16.5 s,峰值信噪比平均高出原算法1.65 dB。该算法还原了图像中更多的道路信息,弥补了Criminisi算法的不足。