基于生成对抗网络的遮挡图像修复算法

提出一种基于生成对抗网络的遮挡图像修复算法,能够在大量像素缺失的场景下复原出图像的本来面目.该算法不同于其他的样本块搜索复原算法,可直接生成并且填充可能的缺失元素,改进了生成对抗网络生成模型的结构和生成损失的计算方法,具有半监督学习的特点.实验结果表明,在满足图像整体轮廓的前提下,新算法优于其他算法.     

基于分形的数字图像修补算法

针对传统图像修复方法中搜索范围局限于待修复图像源区域的问题,提出了一种新的基于分形的数字图像修复算法,首次将分形理论应用于图像修复领域,利用图像的自仿射性(或自相似性)对破损图像进行修复。首先,在图像的源区域中选取定义域块,经仿射变换后建立码本;然后,从码本中查找待修复块的最佳匹配块,同时为了加快查找速度,降低计算复杂度,采用了基于方差和内积的快速搜索算法来提高修复效率;最后,用查找得到的最佳匹配块对待修复块进行填补。提出了一种改进的优先值计算方法,在计算优先值时加大置信度的比重,从而可以加强搜索匹配过程中的约束,使得修复过程总体按照"剥洋葱"的顺序进行,同时兼顾线性结构的延伸。实验结果证明,与传统修复方法相比,本算法不仅提高了修复质量,同时也提高了修复效率。     

一种改进的灰度图像修复算法

针对大面积破损区域图像修复中Criminisi算法存在修复质量差和时间复杂度高的缺点,提出一种改进的图像修复算法。改进算法将优先权的计算形式由相乘变为相加,并增加梯度数据项对优先权的计算方式。通过结构信息控制优先权,从而优先修复结构信息。设计根据待修补块中心点的梯度大小,使用全局搜索来寻找匹配块,以提高修复质量和速度。对置信度更新的方式进行修正,引入每次匹配的精度作为惩罚因子的参数,以减小误差向下一次迭代的传播。仿真实验显示,改进算法的修复效率比原算法提升了58%到70%,且修复质量的视觉效果有所提升。     

改进TV-H-1模型的图像修复方法

为改善现存图像修复算法在修复时存在的"灰度跳变"现象,同时降低运行复杂度,提出一种基于偏微分方程模型(称为Isophote-TV-H-1模型)和改进Criminisi算法的数字图像修复算法.首先利用图像分解模型(TV-H~(-1))获得缺损图像的结构部分和纹理部分;然后用Isophote-TV-H-1模型和改进的Criminisi算法分别对缺损图像的结构部分和纹理部分进行修复;最后将修复后的结构部分和纹理部分进行叠加得到最终的修复结果.实验结果表明,本模型与TV模型相比,能够较好地修复缺损区域中的纹理信息;与Criminisi算法相比,本模型通过对相似度度量方法的改进,有效地抑制了图像修复过程中的误差传播,并利用局部搜索(图像局部相似性)来替代传统的穷尽搜索,进而提高算法的效率.同传统的基于图像分解的图像复原算法以及TV模型相比,本模型能解决"灰度跳变"问题,获得更好的修复结果.     

结合颜色向量角和灰度熵的图像修复

针对现有图像修复算法效率低下的问题,提出一种结合颜色向量角和灰度熵的图像修复改进算法．根据颜色向量角能够衡量图像中不同颜色之间的差异特性,算法先构造边缘项来代替Ｃｒｉｍｉｎｉｓｉ算法中的数据项,并改进优先级计算方式;然后根据图像局部灰度均值的一维信息熵来度量图像中待修复块周围图像,进而采用局部平均灰度熵确定搜索区域的大小,以减少搜索最佳匹配块的搜索时间．实验结果表明,与Ｃｒｉｍｉｎｉｓｉ算法相比无论从速度上还是修复的质量上文中所提算法都占有优势．     

结构测度约束下基于加权分形的图像修复算法

在获取待修复块的最佳填充块时,为了扩大搜索匹配范围,并适当提高结构像素在搜索匹配过程中的权重,提出了一种局部结构测度约束下的基于加权分形的图像修复算法．该方法对选定的定义域块进行几何变换和同构变换,构造码本,扩大搜索匹配范围; 计算各向异性非线性结构张量,得到局部结构测度,据此构造归一化权系数; 进行亮度变换,在局部结构测度的约束下,将待修复块与码本块进行加权匹配,通过最小化加权误差,导出新的亮度变换参数; 利用码本中加权误差最小的数据块来填补待修复块．实验表明:该方法能够很好地补全破损的几何结构,并使得新填充区域与源区域保持很好的一致性,其修复结果的主观质量和客观评价指标都得到了显著提高．     

上下文信息多样聚合的图像修复算法

为解决现有算法修复大面积、不规则语义缺失图像时存在结构扭曲和纹理模糊的缺陷，提出了一种基于上下文信息的多样聚合图像修复算法。首先，用编码器提取待修复图像的信息，估计缺失内容，经纹理信息生成模块融合来自各种感受野的上下文信息，增强缺失区域的结构与纹理信息；然后，经解码器恢复原始图像特征；最后，使用掩码匹配鉴别器对生成图像进行鉴别训练，结合对抗损失、重建损失、感知损失和风格损失共同优化模型，促进生成器合成清晰的纹理。在公开数据集上，对所提算法进行训练和测试，实验结果表明，修复随机不规则大面积语义缺失图像时，所提算法可得到比对比算法更清晰合理的结构和纹理细节，其峰值信噪比和结构相似度等客观指标均优于对比算法。     

一种基于结构相似性的图像质量评价指标

图像质量评价方法是控制传输、压缩和处理对图像质量影响的关键技术,也是多媒体系统中不可或缺的一部分。提出一种基于结构相似理论的图像质量评价指标,首先将待评价的图像分割成若干互不相交的图像块;然后分别计算图像块的显著性和结构相似度;最后以每个图像块的相对显著性作为权重,计算整幅图像的结构相似度。该模型时间复杂度低,同时实验表明该指标的性能明显优于传统指标。     

基于相似图像配准的图像修复算法

传统基于纹理合成的图像修复算法只能从破损图像中提取有用信息,不能修复复杂结构;基于深度学习的修复算法训练时间长,纹理合成效果不理想.为解决上述问题,该文提出了一种基于相似图像配准的图像修复算法.首先提出一种破损图像的相似度计算方法,利用图像的深度学习特征,在数据库中寻找与之最为相近的图像,为修复过程提供更多的有效信息;...     

一种基于区域搜索的快速图像修复算法

基于纹理合成的图像修复技术在修复大面积破损区域时,普遍存在时间复杂度高的问题.针对Criminisi等提出的基于样本图像修复算法中的匹配技术存在的问题.该文提出了一种根据图像破损区域尺寸进行快速匹配的算法.同时,为了强调前次修复对以后修复产生误差累积的影响,提出了新的置信度更新方法.实验结果表明,改进算法对图像结构边缘...     

基于曲率驱动的图像修补方法

利用Euler’s Elastica Inpainting Model建立曲率驱动图像修补模型,基于该模型建立了一个新的曲率驱动图像修补方程,并实现了此图像修补算法.从修补效果可以看到,不仅待修补区域在图像内部时修补后的图像具有良好的光滑性,而且当待修补区域在边缘处时仍具有光滑的水平线和陡峭的边缘.     

针对匹配块不存在的Criminisi算法改进研究

该文针对Criminisi算法在已知区域中不存在合适匹配块而造成的修复效果失真问题,探讨了一种利用匹配块相似度大小,对修复失真区域进行定位和修复的改进算法.算法首先对Criminisi算法在修复过程中所产生的修复失真区域进行定位,然后将该区域分解为结构和纹理两部分,最后分别利用TV模型和纹理合成技术完成对结构、纹理的修复.实验证明,改进算法较好地克服了Criminisi原算法所存在的缺点,有较好的视觉效果.     

一种基于MRF样本修补的改进算法

针对Cheng提出的样本修补算法,引入结构的几何量描述,重新定义优先级公式,以提高结构平稳性;改进置信度项更新法则,以便抑制修补过程产生的误差累积。实验结果表明,改进算法能够有效避免传统算法生成的垃圾物,较好保持纹理和结构特征。     

基于全局优化的图像修复及其在GPU上实现

针对目前贪婪修复算法可能存在修复效果视觉不一致以及全局优化修复算法中未考虑结构信息的情况,提出一种新的基于全局优化的快速图像修复算法.通过定义出改进的能量函数,把图像修复问题转化为全局优化问题,并采用基于非局部均值的状态标签裁减算法,大幅度减少图中每个节点可能的状态标签数,从而大幅度降低优化算法复杂度;同时,利用图形处理器（GPU）进行加速,进一步提高了运算速度.与其他贪婪合成和最优化修复方法相比,该方法速度更快且较好地保持了纹理和结构的整体一致性.     

二阶总广义变分图像修复模型及其算法

为更好地修复图像,提出了一种新的图像修复模型． 通过分析新模型的性质,给出了一种有效的原始对偶修复算法．实验结果表明,相比于总变分图像修复模型,新模型在修复结果上有更高的峰值信噪比和更好的视觉效果．     

基于边缘自适应小波变换的图像修复算法

本文提出一种基于边缘自适应小波变换的多尺度图像修复算法,对非纹理图像有比较好的修复效果。边缘自适应小波变换的基本思想是,先检测出图像的主要边缘,这些边缘把图像分割成几个平滑区,然后对图像进行不跨越边缘的小波分解,即在各平滑区内部进行小波变换,得到图像的多尺度表示,并且同时计算边缘的多尺度表示。这样的小波分解使高频信息基本都集中在边缘上,而高频系数则非常稀疏,而且都接近于零。在此基础上进行图像修复,就只需要对低频部分与边缘图像进行修复,然后重构得到修复图像即可。经过小波分解,低频部分破损区域大大缩小,用比较简单的插值方法就可进行修复,大大降低了计算量。对边缘图则可用曲线拟合的方法进行修复。     

基于P（z）-Laplace算子的CDD图像修补算法

图像修补是图像复原研究中的一个重要内容,目的是根据图像现有的信息自动恢复丢失的信息,它可以广泛应用于旧照片中丢失信息的恢复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。提出一种新的基于户（z）-Laplace算子的CDD图像修补算法,利用户（z）-Laplace算子的非线性逐项异性扩散的性能填充受损区域,主要修补有划痕的旧照片和被文字覆盖的图像。新的模型在图像恢复的同时良好地保持了图像边缘,通过数值实验,对比以往的P—La—place算子的CDD图像模型,所提模型具有更好的图像恢复效果,明显减少了“阶梯状”效应。     

Method for inpainting blind images using the game and L0 constraint

Image inpainting is the process of restoring the original image from the observed image with missing pixels using the prior information on the original image.Most image inpainting models assume that the missing areas of the image are known.However,inpractical applications,the information on these missing areas is difficult to obtain directly.In order to solve this problem,a new image inpainting model is established by using the sparse priori of L₀ norm and game theory.The new model is suitable for the two cases of known and unknown image missing areas.According to the structure of the objective function,an effective proximal alternating direction method of multipliers and a game-based alternating framework are proposed to solve the corresponding minimization problem,and the convergence of the model under certain conditions is analyzed.Compared with the existing inpainting models,numerical experiments show that the models and algorithms proposed can lead to better results and robustness insubjective and objective quality evaluation than the image inpainting methods available.     

基于偏微分方程的图像修复技术

介绍了图像修复技术的概念和原理,并在修复方法的理论与技术基础上,深入研究了偏微分方程修复模型中几种具有代表性的BSCB模型、曲率驱动扩散(CDD)模型、TV模型等图像修复模型.最后对上述模型进行了分析比较.