基于块稀疏表示和区域特性的图像修复算法

摘要

图像修复在文物保护和照片恢复等方面具有重要的应用价值。现有算法存在着不能很好的保持结构部分的连贯性及结构和纹理部分的清晰性、算法耗时较长等问题。针对上述问题，本文研究优化优先权，改进块疏表示，设定待修复模板块尺寸和搜索区域，取得了较好的效果。
　　本文主要内容如下:
　　(1)给出了一种基于图像待修复边界区域特性的优先权算法。通过计算较小图像块的标准差，构建结构差异矩阵，目的是区分待修复图像块所在图像区域，然后根据结构差异矩阵构建待修复边缘结构系数，最后根据待修复边缘系数和带修复块已知区域的标准差构建优先权。实验验证该算法的有效性。
　　(2)给出了一种改进的基于块稀疏表示待修复图像块的图像修复算法。针对使用稀疏表示匹配块不能很好的保持结构部分的连贯性、结构和纹理部分的清晰性问题，通过消除搜索到的匹配块中差异较大的匹配块，抑制合成块的模糊，设定与已知区域充分接近与邻域连贯的约束条件构建约束方程。通过贪心算法，每次求解一个最优匹配块的方式，求解稀疏表示系数确定填充块。通过实验验证该算法的有效性。
　　(3)给出了一种改进的基于自适应窗的图像修复算法。通过根据待修复块周围区域特性，设定待修复模板块初始尺寸，并且根据搜索到的匹配块差异调整模板块尺寸，最后根据待修复块周围区域特征构建搜索区域准则。通过实验验证本章算法保持结构的连贯性以及结构的清晰性图像。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究背景及意义

1．2 国内外发展现状

1．2．1 基于扩散的图像修复算法

1．2．2 基于样本块的图像修复算法

1．3 图像修复质量评价标准

1．3．1 图像修复质量主观评价标准

1．3．2 图像修复质量客观评价标准

1．4 本文主要工作和章节安排

1．4．1 主要工作

1．4．2 章节安排

第2章 基于结构差异与待修复边缘结构系数的改进优先权算法

2．1 常用优先权算法

2．2 改进的优先权算法分析

2．2．1 结构差异矩阵的构建

2．2．2 待修复边缘结构系数的构建

2．2．3 改进算法优势分析

2．3 改进算法描述

2．4 实验结果与分析

2．4．1 块匹配实验对比分析

2．4．2 与Xu算法实验对比与分析

2．5 本章小结

第3章 基于改进搜索准则和约束条件的块稀疏表示图像修复算法

3．1 块稀疏表示的图像修复算法

3．2 改进的稀疏表示图像修复算法分析

3．2．1 改进匹配块搜索准则

3．2．2 改进约束条件的块稀疏表示分析

3．3 改进算法描述

3．4 实验结果与分析

3．4．1 小尺度破损图像修复效果对比

3．4．2 目标移除图像修复效果对比

3．5 本章小结

第4章 基于改进自适应的图像修复算法

4．1 常用自适应图像修复算法

4．2 基于自适应窗的图像修复算法分析

4．2．1 初始模板块设定原则

4．2．2 待修复模板块自适应收缩规则的构建

4．2．3 搜索区域自适应准则

4．2．4 块稀疏表示匹配块数量设定

4．3 算法描述

4．4 实验结果及分析

4．4．1 小尺度破损图像修复效果对比

4．4．2 目标移除图像修复效果对比

4．5 本章小结

总结与展望

参考文献

攻读学位期间公开发表专利

致谢

研究生履历