基于二阶广义全变差正则项的模糊图像恢复算法

针对图像去模糊问题, 采用二阶广义全变差作为修复图像的正则项构建恢复模型, 并针对重建模型的高阶与非光滑特性, 给出了基于分裂Bregman 迭代的快速算法. 实验结果表明, 该模型和数值算法能够较好地恢复被噪声和模糊污染的图像, 同时可以很好地保留图像的纹理和细节信息.     

一种基于内容的图像检索方法

提出了一种基于区域对象特征建立图像内容索引的检索方法,为研究和实现对象级的基于内容图像检索(CBIR:Content-Based Image Retrieval)提供了途径.由于区域对象的特征利用不变矩进行描述,检索方法具有二维的平移、尺度、旋转不变性.由于匹配时采用了非几何相似度度量准则,检索结果更符合视觉感知.     

一种改进的各向异性全变差去噪模型

全变差（TV）正则化模型是最经典的去噪模型,利用分裂的Bregman迭代算法可以简单有效地求解该模型。结合TV-L1模型和OSV模型,提出了一种改进的各向异性全变差去噪模型,并且利用分裂的Bregman迭代算法进行求解。通过数值实验可以看出改进的模型保护了恢复图像的边缘,突出了几何特征和纹理,使其更加清晰,去噪效果比原模型有所提高。     

一种景物图像修补新方法

分析了景物图像修补的特点,在此基础上构建了一类景物图像的样本数据集。尝试将支持向量方法引入该领域,采用支持向量机对待修补图像进行分类,利用匹配的模板数据对空洞进行边缘修补和色彩填充,根据空洞外部图像的细微特征对纹理和色彩进行二次修补。实验结果表明该方法的精度优于传统方法,体现了该方法的实用性和有效性。     

一种基于目标区域的图像检索方法

为了弥补颜色直方图等全局特征在描述彩色图像空间信息上的不足,该文提出了一种基于目标区域的彩色图像检索方法。该方法首先利用一种基于颜色视觉一致性的图像分割方法提取出有意义的目标区域,然后分别对各个区域提取HSV彩色直方图和Hu不变矩作为目标区域的特征描述,最后提出了一种相应的计算相似度的方法,实现了图像之间的相似度度量。通过在中科院计算所的Mires图像数据库和ViViLab测试图像库上进行实验,该文提出的方法对于目标明确、背景不太复杂的图像可以达到较好的检索效果。     

一种有效的交互式图像局部内容放大方法

交互式内容放大的方法可以让用户对图片的内容采取不同的关注度,能够维持图像的整体效果。当用户选定区域后,在对图像进行操作时,能够保持该区域内容的连贯性,使该区域的内容有明显的放大效果。在接缝雕刻（Seam Carving）技术的协助下可以对图像的内容进行修改,移除一些与周围区域相关度小的接缝,在不改变图像原本尺寸的前提下,对图片的内容进行放大。通过特定的相关度计算函数,可以得到图像中的各个像素点的能量值。用权值函数[M]来改变选定区域内的各个像素点的能量值,令该区域内的环境能被更好地保留,使该区域内容达到更合理的放大效果。     

一种基于Level Set方法的图像修补技术

图像修补可用于被损坏的图像和视频修复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。目前的许多模型都有很好的恢复效果,但都是运算量较大,现提出一种基于水平集方法和快速步进法的图像修补方法,能显著地减少运行时间,取得很好的修补效果。     

一种基于Level Set方法的图像修补技术

图像修补可用于被损坏的图像和视频修复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。目前的许多模型都有很好的恢复效果，但都是运算量较大，现提出一种基于水平集方法和快速步进法的图像修补方法，能显著地减少运行时间，取得很好的修补效果。     

图像修补的优化变换方法

采用整体变分(TV)模型修补图像,提出一种图像修补的优化变换方法.引入一个辅助变量,利用优化变换,将TV模型中单变量函数的优化问题转化为等效双变量函数的优化问题,并利用交替迭代最小化算法和Chambolle's投影算法求解模型.实验结果表明,与采用梯度下降法的TV模型算法相比,该方法的图像修补效率和修补效果较优.     

一种新的灰度非均匀图像分割模型

基于局部区域的主动轮廓分割模型在针对灰度非均匀图像进行分割时,容易受到初始轮廓曲线位置的影响,且基于水平集模型的数值实现速度较慢。为此,提出一种新的图像分割模型。该模型采用局部符号差能量项作为曲线演化的驱动力,为减少模型对初始轮廓曲线位置的依赖,采用全局凸分割策略,得到一个离散化的凸分割模型,该模型包含Mumford-Shah分割模型中的二次光滑项,使分割后的区域更加平滑,使用split Bregman迭代算法进行数值实现。实验结果表明,与局部二值拟合模型、局部符号差能量模型相比,该模型能对灰度非均匀图像进行较准确的分割,具有较快的运算速度和较好的鲁棒性。     

一种基于稀疏分解的图像修复算法设计

分析数字图像信号的稀疏特征,引入基于稀疏表示的图像修复是一种新颖的图像修复方法,充分结合现有的图像修复技术的研究成果,给出图像的稀疏表示模型及应用时的约束条件,提出面向图像修复的稀疏模型和常见参数选择,并利用Split Bregman进行了数值求解。该算法具有计算简单,易于实现,光滑性和结构信息等图像的基本特征刻画满足应用要求,可广泛应用于图像去噪,退化图像复原等应用,实验结果表明,本算法修复结果信噪比低,视觉效果优于同类方法。     

一种改进的基于样本的图像修复方法

分析了Criminisi等人提出的基于样本的图像修复算法,针对其在计算修复块优先级时存在的一些不足,提出一种改进的基于样本的图像修复方法,通过基于TV模型的分解算法将待修复图像分解为结构图像和纹理图像,利用结构图像来计算修复块的优先级,使得优先级的计算更加准确。实验结果表明该方法对图像结构边缘的修复有明显的改善。     

基于改进Criminisi算法的地基云图修复方法

全天空成像仪（Total sky imager,TSI）对天空进行观测时,设备的结构特点会使采集到的云图信息不完整,对图像的分析造成不利影响。针对Criminisi算法修复地基云图所造成修复顺序发生错误、图像不连续以及匹配块遍历搜索时间复杂度大的问题,本文提出了一种基于改进Criminisi算法的地基云图修复方法。该算法改进了优先权计算公式,引入地基云图独特的红蓝比特征作为置信项,使得含有更多信息的像素块具有更高的优先级,在搜索匹配块的过程中,基于启发信息选择匹配区域的大小,避免了搜索到离待修复块较远的相关性较低的匹配块,也有效缩短了匹配块搜索时间,降低了算法的时间复杂度。实验结果表明,改进后的Criminisi算法具有较好的图像修复效果,且降低了时间复杂度,提高了修复效率。     

基于克里金插值法的图像修复

为了提高油画图像修复的效果,将克里金插值法应用于数字彩色油画图像修复中,把图像的颜色值看作规则采样点上的高度场,将二维图像修复问题转化为空间位置点的插值重建问题.实验结果表明,采用文中方法进行油画图像修复优于已有方法,能正确、稳定地处理各种破损区域,并获得良好的修复效果.     

一种改进的快速步进图像修复算法

图像修复是数字图像处理的重要内容,可用于恢复图像中小的破损区域、文字去除以及目标物体隐藏。基于水平集应用的快进修复算法可以简单快速且有效地修复数字图像中的破损区域,但对边缘的保持能力不够。针对这一问题提出了改进方案。利用梯度排序来保持图像内部的边缘,实验结果也表明改进后的修复结果要优于原算法。     

一种基于颜色区域分割的图像修复算法

现有的基于样本块纹理合成的数字图像修复技术在全局式搜索样本匹配块时可能选择错误的匹配块,导致繁衍错误信息而使修复结果不理想。该文提出一种基于颜色区域分割的图像修复方法,其目标匹配块的搜索限定在源样本块所覆盖的颜色区域中。实验结果表明这是一种更健壮、视觉效果更理想的修复算法,可以有效修复各种破损情况,尤其是具有复杂背景的较大区域填充。     

一种基于样本块的快速图像修复算法

分析了Criminisi等人提出的基于样本块的图像修复算法,针对其不足,提出一种改进的基于样本块的快速图像修复方法.引入新的度量函数更新置信度,使优先级的计算更加准确;待匹配块的再筛选策略降低了选择最佳匹配块的随机性;已修复样本块邻域检测避免了全局范围内寻找破损边缘.实验结果表明:该方法取得了较好的修复效果,同时提高了...     

基于GAN先验的图像补全方法

设计和利用良好的图像先验知识是解决图像补全问题的重要方式.生成对抗网络(GAN)作为一种优秀的生成式模型,其生成器可以从大型图像数据集中学习到丰富的图像语义信息,将预训练GAN模型作为图像先验是一种好的选择.为了利用预训练GAN模型更好地解决图像补全问题,本文在使用多个隐变量的基础上,在预训练生成器中间层同时对通道和特征图添加自适应权重,并在训练过程中微调生成器参数.最后通过图像重建和图像补全实验,定性和定量分析相结合,证实了本文提出的方法可以有效地挖掘预训练模型的先验知识,进而高质量地完成图像补全任务.     

基于邻域滤波的图像修复

图像修复是图像恢复研究中的一个重要内容，它的目的是根据图像现有的售息来自动恢复丢失的信息，可以用于对旧图片的修复。大多数现有图像修复算法都非常复杂，而且难于实现。由于图像的边缘代表了图像的重要信息，所以在设计修复算法时，必须着重考虑边缘的恢复。提出了一种基于图像邻域滤波算法、应用图像的空间连续性，及图像的边缘信息的图像修复算法。该算法实现简单，修复速度快，对小区域的修复效果较好。