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目的 TV(total variation)模型在图像修复时易导致图像中具有弱导数性质的纹理和边缘细节等信息变得模糊,为了克服该缺陷,分数阶微分被引入到TV模型中,但传统的分数阶TV模型对弱边缘和弱纹理等细节信息的保持仍不够理想,并且没有充分利用图像已知区域的先验信息,修复精度仍有待提高。方法 针对该问题,提出结合纹理结构信息和分数阶TV模型的图像修复算法。改进的模型在分数阶TV模型求解时,在梯度计算过程中增加了一个极小值,克服了正则项和数据项在零点处的不可微,从而增加了模型的稳定性。再则改进的模型根据图像已知区域的先验信息确定待修复区域的纹理方向,从而更好地保持了图像中的纹理细节和弱边缘信息。结果 将本文算法与3种修复效果较好的算法进行对比,采用客观评价指标:均方差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和差值图像进行评价,实验结果表明本文算法在不同的纹理图像修复中均取得较好的效果,如对标准图像库中的Barbara和Lena图像以及岩石图像进行修复后,与原始TV模型相比,它们的峰值信噪比分别提高5.94%、8.07%和3.85%,灰度均方差分别降低48.66%、65.89%和35%;与分数阶TV模型相比,它们的峰值信噪比分别提高4.17%、8.59%和1.81%,灰度均方差分别降低37.90%、68.00%和18.68%。结论 提出的模型相对于原始的TV模型和分数阶TV模型,均能有效地提高图像修复的精度,适合于包含较多弱纹理和弱边缘信息的图像修复,该模型是TV模型的重要延伸和推广。 相似文献
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改进的TV模型图像修复算法 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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图像修复TV模型的快速算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于P-Laplace算子的小波域图像修补模型 总被引:1,自引:0,他引:1
本文研究如何利用不完整的小波系数来恢复原始图像. Chan, Shen 和 Zhou 已经提出了一种基于整体变分 (total variational, TV) 模型的小波域图像修补算法. TV 模型的主要优点是可以保持图像的边缘, 但该模型在平滑区容易产生阶梯效应, 使图像的修补效果不是很理想. 为了克服这个缺陷, 本文首先从局部坐标角度分析了TV模型与p-Laplace算子的物理意义, 从本质上说明了 p-Laplace 算子的扩散性能优于 TV 模型.然后给出了一种基于 p-Laplace 算子的小波域图像修补模型. 该模型不仅有效降低 TV 模型引入的阶梯效应, 而且能保持图像的边缘, 用较少的运算量得到比 TV 模型更好的修补效果. 实验结果表明, 该模型在运算时间和修补效果上都具有更好的综合性能. 相似文献
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针对一幅模糊图像和一幅噪声图像的图像修复问题,提出了一种结合TV-L~1模型与TV模型的新交替修复算法.该算法首先利用TV-L~1模型对噪声图像进行去噪;然后利用TV模型,把去噪结果作为迭代初始值,对于模糊图像去模糊;最后,把去模糊结果作为迭代初始值,再利用TV-L~1模型对噪声图像进行去噪……,如此交替进行.实验效果表明,该新算法不仅继承了TV-L~1模型与TV模型能保持轮廓和细节的优点,同时也有效地克服了这两种模型会降低对比度和出现"重影"的缺点. 相似文献
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Fang LiAuthor VitaeChaomin ShenAuthor Vitae Ruihua LiuAuthor VitaeJinsong FanAuthor Vitae 《Computers & Electrical Engineering》2011,37(5):782-788
In this paper, we propose a fast algorithm to solve the well known total variation (TV) inpainting model. Classically, the Euler-Lagrange equation deduced from TV inpainting model is solved by the gradient descent method and discretized by an explicit scheme, which produces a slow inpainting process. Sometimes an implicit scheme is also used to tackle the problem. Although the implicit scheme is several times faster than the explicit one, it is still too slow in many practical applications. In this paper, we propose to use an operator splitting method by adding new variables in the Euler-Lagrange equation of TV inpainting model such that the equation is split into a few very simple subproblems. Then we solve these subproblems by an alternate iteration. Numerically, the proposed algorithm is very easy to implement. In the numerical experiments, we mainly compare our algorithm with the existing implicit TV inpainting algorithms. It is shown that our algorithm is about ten to twenty times faster than the implicit TV inpainting algorithms with similar inpainting quality. The comparison of our algorithm with harmonic inpainting algorithm also shows some advantages and disadvantages of the TV inpainting model. 相似文献
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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。 相似文献
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