基于曲率约束因子与边缘加权法则的图像修复算法

针对当前较多图像修复算法主要通过对图像块进行方差和度量的方法来完成图像修复,忽略了图像块的显著边缘特性,使得修复图像容易出现模糊效应以及不连续效应等不良现象,导致算法修复性能不佳的不足,提出了基于曲率约束因子耦合边缘加权法则的图像修复算法.首先,通过像素点的等照度线方向构造曲率约束因子,对数据项进行约束,形成优先级度量函数,利用优先级度量函数选取优先修补块;然后,利用像素点的均值之差构造像素自相关模型,对样本块的大小进行了调整;最后,以样本块显著边缘为约束,构造了边缘加权模型,通过边缘加权模型联合SSD(sum of squared differences)模型建立了边缘加权法则,对最优匹配块进行搜索,用于对待修补块进行修复.仿真实验结果表明,与当前图像修复算法相比,本文设计的图像修复算法修复的图像具有良好的视觉效果.     

一种改进的全变分(TV)修补模型

目的 提出一种全变分(TV)修补模型的改进方案,而且具有良好的边缘特性,并弥补原有的TV修补模型的不能满足连通性原则的缺陷.方法 定义在图像修补区定义一种"加权全变分,即沿修补区边界法线方向的梯度分量对全变分的贡献,远大于沿切线方向的梯度分量的贡献.结果 通过对相同的受损图像,采用原有模型和改进模型作比对实验表明,文中的改进模型可以完全满足图像修补的连通性原则.结论 改进的TV模型较原始TV模型更适合于非纹理图像修复.     

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.     

基于多边缘信息融合的图像修复模型

提出了一种基于多边缘信息融合的深度学习图像修复模型MEC,将图像修复任务解耦为边缘信息修复任务和条件图像修复任务。首先，MEC通过边缘信息修复网络对缺失图像的多种边缘信息进行修复；之后，修复的边缘信息通过信息融合作为先验知识来辅助缺失图像的修复。实验结果表明，MEC的修复结果无论是在直观感受还是在量化指标上都比现有的深度学习图像修复模型有进一步的提升。     

基于RGB-D图像的深度图空洞修复

提出一种基于RGB-D的深度图像空洞修复算法。通过改进的双边滤波对深度图进行滤波处理,填充了空洞而且保持了图像的边缘;再利用复合型中值滤波对深度图进行处理消除孤立点的影响,平滑了深度图像。实验结果表明,这一方法能够有效地对深度图进行空洞修复且图像边缘清晰。     

基于各向异性信息扩散的图像修复方法

图像修复是数字图像处理的重要内容,可用于恢复图像中小的破损区域、文字去除以及目标物体隐藏.基于偏微分方程的修复模型可以利用待修复区域周围的有用信息沿等照度线自动向内扩散修复图像,在保持图像边缘的基础上同时平滑噪声,但其算法实现比较复杂,执行速度很慢,并且稳定性不好.针对这一问题采用改进方案,简化了模型,直接利用各向异性扩散方程进行图像修复.该方法获得了较好的实验结果.     

基于一致增强异性扩散模型的钞票图像恢复方法*

本文提出一种基于偏微分方程的钞票图像恢复方法。通过分析常用的几种基于偏微分方程（PDE）的图像恢复模型,结合赃污钞票图像特点,最后选择一致增强异性扩散模型,并提出了一种该模型的数值解法对脏污钞票图像进行修复。实验结果表明,用这种模型可以对钞票图像的平滑区域和边缘细节均有比较好的修复能力。     

基于全变差和P-Laplace模型的混合图像修复算法

图像修复是近年来图像处理研究的主要问题之一.在基于偏微分方程的修复算法中,全变差(total variation,TV)模型能够很好地保护图像边缘信息,但其各向异性扩散方式在平坦区域容易产生阶梯效应;而在图像平坦区域具有良好修复效果的P-Laplace模型,其各向同性扩散方式不适于修复图像边缘信息.将TV模型和P-Laplace模型有机结合起来,提出了一种混合图像修复算法.提出的扩散控制参数k能够根据待修复像素所在区域调节两种信息扩散方式的重要程度,实现混合图像修复.实验结果表明,所提算法获得了更好的修复结果.     

具有非局部项的Cahn-Hilliard方程的图像修复模型

图像修复是指恢复图像中破损区域的信息或者去除图像中的多余物体.Bertozzi等人提出的基于cahn-Hilliard方程的修复模型可以简单且有效地修复图像中的破损区域,但图像的边缘有模糊现象.针对这一问题进行了改进,提出了带非局部项的Cahn-Hillia耐方程的修复模型,实验结果证实了文中所介绍的模型能有效提高修复图像的感知质量.     

基于BSCB模型的图像修补算法

在BSCB模型上考虑了图像的梯度以及相应邻点的信息,引入m ax/m in函数,提出用ASG算子代替光滑算子,对BSCB模型进行修改.实验证明,新算法能较好地对图像进行修补,尤其是在保持边缘和角点的特征上效果比较好.     

Weighted Variational Minimization Model for Wavelet Domain Inpainting with Primal-Dual Method

To preserve the edges and details of the image,a new variational model for wavelet domain inpainting was proposed which contained a non-convex regularizer. The non-convex regularizer can utilize the local information of image and perform better than those usual convex ones. In addition, to solve the non-convex minimization problem,an iterative reweighted method and a primaldual method were designed. The numerical experiments show that the new model not only gets better visual effects but also obtains higher signal to noise ratio than the recent method.     

一种快速的图像修复算法

TV模型算法是目前较为流行的图像修复算法,但其修复速度慢,修复效果不是太理想.文章对TV模型进行改进,采用从外到内的修复顺序,并完全采用已知区域信息对图像进行修复,所有待修复的点仅需1次迭代便可完成修复.实验表明,在修复缺损的数字图像时,文中提出的算法与TV模型算法相比,无论是修复速度,还是修复效果,都有非常明显的提高...     

非线性各向异性扩散的图像修复

根据图像曲率和梯度的特性引入扩散控制变量因子,提出非线性各向异性扩散的图像修复方法,能根据图像本身的几何信息进行不同方向和不同强度的扩散。其中关键参数p能根据图像局部几何信息的曲率和梯度自适应地改变,并控制扩散方向和扩散强度。扩散过程中,在图像的边缘区域,沿边缘方向扩散具有较大的扩散系数,沿垂直边缘方向扩散具有很小的扩散系数;在图像的平坦区域,向周围等强度扩散,而且扩散强度值较大。实验结果与经典的全变分、曲率驱动和P-laplace常数变分方法做比较,表明研究方法能对图像的破损区域进行修复,提高图像的质量。     

结构相似度索引耦合最优稀疏表示的大规模损坏图像动态修复

当前的图像修复算法在处理小面积损坏图像时,可取得较佳的视觉质量;但难以用于高对比度边缘和高频分量的大面积损坏图像的修复,存在明显的模糊效应与块效应,使得修复质量较差。对此,提出了结构相似度索引耦合优化稀疏表示的大规模损坏图像动态修复机制。基于数据度与置信度构造图像块先验模型,提取损坏图像的已知块;再引入K-SVD算法和拉格朗日乘数机制,构造最优字典矩阵,优化稀疏表示,以重构目标图像损坏区域;并设计结构相似度索引与动态更新机制,估算稀疏表示系数,并动态更新字典矩阵,输出修复图像。最后测试了其机制性能。结果表明:与当前图像修复算法相比,在大规模损坏图像与高对比度边缘图像修复中,具有更好的修复效果、更高的相似度,显著消除了模糊效应与块效应。     

一类自适应混合图像修复算法

建立了一类新的图像修复算法,即自适应混合图像修复算法。这一算法的基本原理是:首先将图像分解为几何轮廓和纹理两部分分别修复后再合成。对几何轮廓部分,用自适应整体变差方法进行修复,自动根据区域特点选参修复,在保持边缘信息同时加快了修复速度;对纹理部分,用二阶共生矩阵合成方法进行修复,使修复效果更为理想。     

Kinect深度图像快速修复算法

深度提取是基于“纹理+深度”自由立体视频系统的关键技术,而立体视频实际应用系统需要高效快速的深度图提取.提出一种针对Kinect提取深度图的快速修复算法.首先,对Kinect提取的彩色纹理图和深度图进行对齐裁剪,并采用背景填充算法对裁剪后的深度图进行初步修复;然后,对初步修复后的深度图进行基于颜色匹配的快速修复,得到质量较好的可用深度图.实验结果表明,本算法能有效修复原始深度图中由于遮挡而引起的空洞,获取的深度图整体平滑度好、边缘清晰;在普通PC机上达到25~30 帧/s的处理帧率,实现了深度图的实时提取.     

Digital image inpainting by example-based image synthesis method

0 IntroductionInpaintingis extensively usedin artworkrestoration.Applications of image inpainting extend fromremoval ofscratches ,stains ortext ,tosome unseemlyobjectsin dig-ital paintings ,photographs or filmwith a plausible recon-structed result . Traditionally, image inpainting is per-formed byskilled artists manually.Nowby use of popularimage tools such as PhotoShop, ordinary users can alsocomplete imageinpainting by aninteractive method,how-ever the process is still verytedious .In this…     

一种新的基于破损区域分块划分的图像修复算法

针对破损区域较大、结构信息复杂的图像修复难题,在分析手工修复方法的基础上,提出一种基于破损区域分块划分的图像修复算法。根据边界线破损而断裂的图像,先估算破损区域边缘各断裂边界线的走向;再将同一条边界线的各断裂边界线进行平滑连接,可将破损区域划分成不同的块;然后分别计算各块的优先等级;并利用BSCB算法,按优先级对各块进行修复;最后,将算法与BSCB算法及近年来提出的图像修复算法进行比较。结果表明,所采用的图像修复算法修复结果图像结构信息更清晰、图像边界过渡更自然、更符合视觉感知;并具有更高的峰值信噪比。     

基于Navier-Stokes方程的图像修复算法

 图像修复是一个基于周围未被损坏信息对图像中丢失或损坏信息进行修补的过程。提出了一个基于Navier Stokes方程的新的图像修复算法。该算法能够同时在修复区域内部进行信息的填充,而在修复区域外部去除噪声(如果存在)。实验结果表明模型对于图像中划痕,信息丢失,甚至移除整个景物都是有效的。