非均匀纹理图像大区域修复算法

为了改善实际非均匀纹理图像大区域修复效果,提出了一种改进的纹理合成算法.在传统图像修复算法优先权系数的基础上,增加了方向性优先权系数,为纹理合成时各点的传播方向和进度提供索引;同时,针对非均匀纹理图像渐近变化的特点,将以待修复块为中心的扇形区域作为最优匹配块的搜索区域,以减少误匹配.仿真实验结果表明,该方法能够有效克服传统纹理合成方法没有考虑方向性的缺点,对实际大区域非均匀纹理图像取得了较好的修复效果.     

应用热传导模型的偏微分方程图像修复

将图像修复类比于热传导过程,采用有限差分迭代求解一阶线性偏微分方程组,使图像缺损区周围有效像素所包含的信息逐步向缺损区域传递.相比于其他偏微分方程（PDE）图像修复技术,该方法采用更为简洁的数学表达,能以较低的计算复杂度实现有效的图像结构层修复.通过滤波提取缺损区以外的图像纹理,叠加到被修复区以获得更为自然的视觉效果.实验结果表明,该方法适用于修复图像中的小块缺损和划痕,消除可见水印等叠加成分或从图像中删除某些不需要的局部内容.     

基于小波系数相关性的纹理图像快速修复算法

为了实现纹理图像的快速修复,在传统样本块修复算法的基础上,提出了一种基于小波系数相关性的图像修复算法.简要论述了纹理图像各小波变换系数的相关性特点;根据图像分解后小波系数高频成分较少、主要信息均集中在低频分量以及各分量对应位置的信息具有一致性的特点,算法首先对破损图像进行小波分解,然后利用最优样本块匹配的方法对低频分量进行修复,同时实现其他分量对应位置信息的修复,最终通过小波合成完成纹理图像的修复.仿真实验结果表明,在修复效果无明显差异的基础上,该算法比原方法的处理时间大为缩短.     

图像修复的方向梯度TV模型研究

基于PDE(Partial Differential Equation)的图像修复因其所具有的局部自适应特性、形式上的规范性和模型建立的灵活性而受到关注,而如何在有效的进行修复受损图像的同时很好的保留图像的细节信息成为图像修复所追求的目标.本文首先对TV(total variation)模型进行了分析和讨论,针对TV模型在图像修复时会对图像过度平滑、容易丢失细节信息等问题提出了一种改进模型,该模型通过对非线性扩散项引入方向梯度和边缘引导函数,自适应的调整了模型在图像边缘和区域信息丰富区域的平滑力度;通过计算每一次迭代时待修复点33邻域内的各向灰度差分,确定最小灰度差分的方向,从而确定了该点邻域内的图像纹理走向.本文模型克服了TV模型的弱点,在有效进行破损图像修复的同时,很好的保持了边缘和纹理细节信息.通过峰值信噪比和归一化均方误差的统计结果验证了所提模型的稳定性和有效性.     

基于双树复小波变换与非线性扩散的图像去噪

首先对图像进行双树复小波变换得到不同尺度上的子带图像,然后对子带图像进行非线性扩散,充分利用双树复小波变换和非线性扩散两者的优点,更好地抑制噪声保留图像边缘纹理等细节信息。     

无纹理图像修复模型的快速数值算法

将曲率驱动扩散(CDD)模型应用于无纹理图像的修复, 对其数值离散格式进行改进, 计算分为两步执行:  在修复区域内采用时间步进法; 修复区域外利用加性算子分裂方法, 该方法加快了收敛速度, 数值实验结果表明效果较好.     

一种基于纹理补偿的图像恢复方法

基于TV模型的图像修复方法对非纹理图像有较好的恢复效果,但对带纹理的图像,很容易将纹理磨掉。本文从原图像中提取纹理,针对纹理作恢复处理,再将恢复后的纹理信息补偿到TV模型输出的图像上。实验结果表明这种方法大大提高了视觉效果。     

TV模型的结构纹理图像修复方法

针对TV模型无法修复纹理的现状,结合改进的TV方法,提出一种新的结构纹理图像修复方法.该方法首先获取待修复区域的纹理方向,然后将,TV模型在纹理方向上差分化求解.其保留了结构修复的特征,同时可以修复"Y"形甚至"X"形结构纹理缺失.实验表明,该算法能高效、稳定地处理破损区域的图像信息.     

基于总变分方法的结构-纹理图像锐化增强

针对前向后向扩散过程在锐化图像,特别是结构-纹理图像时,无法保持纹理连续性的缺点,在反向扩散过程的基础上结合了总变分法结构-纹理分解模型,以边界变分函数和振荡函数模拟图像的结构和纹理,从而在锐化边缘的同时保持纹理的连续性.实验结果表明,该方法在锐化结构-纹理图像时可以取得更好的效果.     

基于曲率扩散模型的可见数字图像水印攻击算法研究

基于曲率扩散模型（CDD）算法是图像修复的重要算法之一,主要用来修复有划痕的旧照片和被文字覆盖的图像.文章将该算法引入可见数字水印攻击算法中,利用p-Laplace算子的非线性各向异性扩散的性能来填充图像受损区域即可见水印处.实验结果表明,CDD修复算法能有效的除去载体图像中的水印图像,并且在可见水印区域中能较好的修复出载体信息.