隨著科技飛速發(fā)展和5G數(shù)字化時代的來臨,數(shù)字圖像已經(jīng)成為日常生活中最常見的信息來源之一。但數(shù)字圖像在形成、存儲和傳輸過程中常會出現(xiàn)信息丟失的情況,造成數(shù)字圖像破損。數(shù)字圖像修復技術(shù)是一種利用已知信息恢復缺失信息的方法。因此,非常有必要研究圖像修復技術(shù)解決圖像破損問題。目前,基于樣本塊的圖像修復算法因其在修復效果和速率上的大幅提升,已成為圖像修復領(lǐng)域的主流算法之一。但是,針對破損區(qū)域較大和含有復雜背景的圖像修復問題仍面臨很大挑戰(zhàn)�；谝陨蠁栴},本文提出了一種基于平坦度檢測和輪廓相似性的圖像修復算法。具體工作如下:1)本文提出的基于平坦度檢測和輪廓相似性的圖像修復算法。該算法首先根據(jù)待修復塊周圍的結(jié)構(gòu)信息,構(gòu)造了一個平坦度檢測因子,提出了基于平坦度檢測的修復優(yōu)先權(quán)模型。該模型能有效區(qū)分紋理和結(jié)構(gòu)信息,得到更加可靠的修復順序。然后結(jié)合圖像的非局部特征,采用基于輪廓特征的相似性準則衡量樣本間差異,提高匹配精度,并尋找待修復塊的多個相似塊。最后通過基于奇異值差異的加權(quán)融合方案聚集所有的相似塊來達到重建圖像的目的。從實驗結(jié)果可以看出,本文所提出的算法能有效避免平滑效應,并對大尺寸破損圖像,能更好地...

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目的
    1.4 本文的主要貢獻和創(chuàng)新
    1.5 本文結(jié)構(gòu)安排
第二章 基礎(chǔ)知識
    2.1 圖像修復問題描述
    2.2 基于PDE方程的圖像修復模型
        2.2.1 BSCB模型
        2.2.2 TV模型
        2.2.3 CDD模型
    2.3 基于樣本塊的圖像修復算法
        2.3.1 計算優(yōu)先權(quán)
        2.3.2 搜索匹配塊
        2.3.3 更新置信度
    2.4 圖像修復的質(zhì)量評價標準
        2.4.1 主觀評價
        2.4.2 客觀評價
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于平坦度檢測和輪廓相似性的圖像修復算法
    3.1 算法概述
        3.1.1 Criminisi算法局限性
        3.1.2 本章算法概述
    3.2 基于平坦度檢測的修復優(yōu)先權(quán)
        3.2.1 平坦度檢測項的引入
        3.2.2 優(yōu)先權(quán)改進
    3.3 基于圖像非局部特征和輪廓相似性的搜索策略
        3.3.1 搜索相似塊
        3.3.2 選擇相似塊個數(shù)
        3.3.3 執(zhí)行加權(quán)融合
    3.4 本章所提出算法的步驟及流程
    3.5 實驗結(jié)果及其分析
        3.5.1 小面積破損修復
        3.5.2 大面積破損修復
        3.5.3 參數(shù)測試與分析
        3.5.4 匹配準則對比
    3.6 本章小節(jié)
第四章 基于生物地理優(yōu)化的圖像修復算法
    4.1 算法引入
    4.2 生物地理優(yōu)化算法簡介
    4.3 基于生物地理優(yōu)化的圖像修復算法
        4.3.1 初始化
        4.3.2 遷移操作
        4.3.3 變異操作
        4.3.4 算法實現(xiàn)步驟與流程
    4.4 實驗結(jié)果和分析
        4.4.1 目標移除實驗
        4.4.2 塊填充實驗
    4.5 計算復雜度分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論和展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 研究展望
參考文獻
在學期間的研究成果
致謝



本文編號：3816730