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文章结合结构修复算法及纹理修复算法各自的优点,并考虑显著结构对
图像修复的巨大影响,提出结合显著结构重构与纹理合成的图像修复算法。算法先利用形态
学算子剥离待修复图像中细小结构与大块区域;然后利用快速结构修复算法对图像进行处
理;再利用插值对待修复图像进行显著结构重构;最后利用基于改进优先级的加权匹配图像
修复算法进行后续修复。实验结果表明,对既有显著结构同时又包含丰富纹理的待修复图像,
与传统算法相比,本文的算法不但有更好的修复效果,而且耗时更少。 相似文献
3.
针对传统图像边缘检测抑制噪声能力弱的问题,给出了一种小波变换和局部梯度
场内奇异值分解相结合的边缘检测方法。首先在图像预处理阶段,为了提取准确的边缘特征,
文中利用小波变换的时频局部化特性,对图像进行小波变换。该文对用小波求取的梯度场使用
局部梯度奇异值分解的方法;利用奇异值的特性和良好的稳定性,使提取的边缘特征更加突出
并且能够达到抑制噪声的目的。实验证明该文方法既能在无噪声影响的图像中提取出清晰完整
的单边缘,又能在有噪声干扰的情况下提取出理想的边缘。 相似文献
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基于显著结构重构与纹理合成的图像修复算法 总被引:1,自引:0,他引:1
文章结合结构修复算法及纹理修复算法各自的优点,并考虑显著结构对图像修复的巨大影响,提出结合显著结构重构与纹理合成的图像修复算法。算法先利用形态学算子剥离待修复图像中细小结构与大块区域;然后利用快速结构修复算法对图像进行处理;再利用插值对待修复图像进行显著结构重构;最后利用基于改进优先级的加权匹配图像修复算法进行后续修复。实验结果表明,对既有显著结构同时又包含丰富纹理的待修复图像,与传统算法相比,本文的算法不但有更好的修复效果,而且耗时更少。 相似文献
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