基于邻域关联因子耦合信息度量规则的图像修复算法

针对当前图像修复算法忽略图像纹理信息的变化度而导致修复结果中存在间断及振铃效应等不足,提出了基于邻域关联因子与信息度量规则的图像修复算法.首先,将待修复块与其邻域块的归一化互相关值引入到优先权的计算中,以构造邻域关联因子,并将其与置信度以及数据项结合计算优先权,从而获取优先修复块.利用图像块对应的均值和方差特征,建立信...     

基于改进优先权的Criminisi图像修复算法的研究

为了克服Criminisi算法中优先权计算不准确的弊端,以及样本块固化尺寸的问题,本文提出了基于改进优先权的Criminisi图像修复算法的研究。在优先级函数计算时,通过对数据项、置信度项和邻域相关性项的加权和进行计算,以实现对Criminisi算法优先权的优化,以有效提升计算函数的连续性,以此来保障所修复图像结构的连续性。采用样本块大小可变的方法,以此来增强局部协调性和边界的平滑性。以有效提升Criminisi图像修复算法对图像不同平滑度的适应性,以提高算法的修复性能。实验结果显示,所提算法修复的图像具有良好的视觉效果。     

改进的基于样本块的图像修复算法

目前传统的基于样本块的图像修复算法容易产生错误的匹配纹理块,从而造成视觉的不连续性、结构性强的图像的修复效果差以及不同纹理区域间边界信息处理模糊。针对这些问题,提出了一种改进的基于样本块的图像修复算法。首先加入曲率因子改进优先权计算方法,然后建立目标优先级队列,最后提出了基于矩阵相似度的样本匹配策略。通过对几个关键目标块匹配策略的改变,解决了纹理边界处理误差大、图像过渡不平滑等问题。     

基于SSIM的自适应样本块图像修复算法

现有基于样本块的图像修复算法,大多通过人工设定样本块大小来达到最佳修复效果,缺乏自适应性;此外,对图像不同纹理和结构区域采用相同大小的样本块,也不利于获得整体最优修复效果.为解决上述问题,本文提出一种基于改进结构相似性的自适应样本块大小选取算法,在传统的SSIM算法的基础上增加了梯度信息,并通过结合样本块亮度、对比度和结构3个模块来衡量结构差异,以此确定不同结构和纹理区域的最优样本块大小,提高算法适应性,改善修复效果.仿真实验结果表明,当图像存在复杂的结构和纹理信息时,本文算法仍然能够获得理想的修复效果.     

一种改进的Criminisi图像修复方法

针对Criminisi等提出的基于纹理的图像修复方法中存在的修复顺序不准确等问题,提出一种改进的Criminisi图像修复方法.对优先权函数的计算方法进行改进,引入影响因子,提出新的梯度算法,增强结构性较强地方的修复效果,提高优先权的准确性.考虑可能存在的误差因素,定义了新的置信度项的更新方式.实验表明,该算法具有更好的修复效果.     

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.     

基于色差分析的图像修复改进算法

逐块修复的图像修复算法对修复边缘敏感,目前普遍采用的基于等照度线的修复优先权确定方法并不能很好地区分图像的结构和纹理成分,使得修复效果依赖于图像掩码的初始边缘且对于纹理和结构高度混杂的区域不能有很好的修复效果.提出了一种基于色差分析的图像修复改进算法,根据待修复像素块与邻域像素块的像素值变化确定修复优先权.实验结果表明...     

基于Gabor滤波器的自适应指纹增强算法

指纹增强的目的在于改善指纹图像的质量,进而提高指纹识别系统的性能.提出了一种基于Gabor滤波器的指纹增强算法,算法采用梯度法计算纹线方向,利用指纹图像子块的频谱分布特征计算纹线频率,通过计算图像方向一致性来自适应地调节Gabor滤波窗口的大小,再采用具有可变角度带宽的低通滤波器进行滤波,有效地提高指纹的纹理清晰度,较好地避免奇异点区域的块效应.实验结果表明,算法具有良好的图像增强效果.     

基于样本的图像修补

提出了一种基于样本的图像修补方法。该方法首先计算填充前缘上每个修补块的优先权,确定填充前缘上最高优先权的修补块;然后在样本区域中寻找最高优先权修补块的最佳样本块,拷贝最佳样本块的有关图像数据到最高优先权修补块的未填充好的像素点位置;再更新这些刚填充的像素点的自信度。重复这些步骤直至整个图像受损区域填充修补完毕。实验结果表明,该方法能同时有效地修补图像受损区域的纹理和结构,还能较好地去除图像上不需要的物体。     

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.     

基于结构因子和颜色聚类的墓葬图像修复算法

墓葬壁画图像颜色丰富,一旦破损会丢失大量结构信息。传统算法修复此类图像时,没有考虑图像强结构信息的优先精确修复,造成修复区域的过延伸和不连贯。针对上述问题,提出了一种基于结构因子和颜色聚类的墓葬图像修复算法。算法首先在待修复块优先级计算中加入结构因子项;其次,通过颜色FCM聚类算法划分区域进行相似块精确搜索;最后,根据均值像素差平方和(ASSD)与设定阈值的大小关系,自适应地对修复块尺寸进行调整以实现复杂结构区域的精确匹配。实验结果表明,所提方法对北齐墓葬壁画图像大面积缺损有很好的修复效果,与Criminisi算法比较,在结构相似度(SSIM)上至少提升5.68%。     

基于纹理结构引导自适应的改进Criminisi算法

针对缺损图像修复时容易产生纹理紊乱、边界残缺等问题,基于Criminisi算法提出一种纹理结构引导的自适应图像修复算法。首先对决定合成顺序的优先级进行改进,在数据项中加入结构张量,使图像修复从结构区域向无结构区域填充;其次根据原图像区域纹理结构信息自适应地改变模板块的尺寸,这在一定程度上避免了纹理块过小或过大带来的弊端,从而使合成效果更为自然。实验结果表明,本文提出的改进算法不仅保证了修复图像结构信息的合理填充,还较好地保持了修复边界的完整性,图像修复后具有较佳视觉效果。     

方差约束因子耦合搜索区域判定模型的图像修复算法

为了解决Criminisi算法在图像修复过程中无法保证修复块的优先级顺序,从而导致修复质量不佳的问题,提出了方差约束因子耦合搜索区域判定模型的图像修复算法.首先,将待修复块分割为两个子块,通过子块的方差构建方差约束因子,并利用方差约束因子改进Criminisi算法中的优先权函数;然后,在二维直角坐标系中对损坏区域进行测量,根据测量结果选取损坏基准值,以构建搜索区域判定模型,确定最优匹配块的搜索范围;最后,引入SSD(Sum of Squared Differences)模型在搜索区域中选取最优匹配块,利用最优匹配块中像素点与待修复块中对应像素点的像素差值构造置信度更新模型,对置信度进行更新,实现图像的修复.实验结果表明,与其他图像修复算法相比,本文算法具有更好的图像修复视觉质量.     

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。     

基于偏微分方程的图像修复算法

针对TV模型修复算法只沿梯度垂直方向扩散,容易在平滑区域引入阶梯效应,迭代效率低,易产生假边缘的缺点,分析比较了TV图像修复模型的性能,提出了一种改进的图像修复算法。该算法同时结合了各向同性和各向异性扩散,利用区域频率差异实现了在不同的区域使用不同的迭代方程,有效避免了原始算法引入的阶梯效应,提高了迭代效率。实验结果表明,该算法与TV模型算法相比,在具有同样修复效果的前提下,避免了阶梯效应并优于TV模型的修复速度。     

基于样本块和BSCB模型的壁画裂缝修复方法

针对采用传统方法虚拟修复北齐墓葬壁画复杂裂缝效果较差的问题,以水泉梁北齐墓室壁画为例,提出了基于改进的BSCB(bertalmio sapiro caselles bellester)模型与样本块修复算法相结合的虚拟修复方法。首先直方图增强后用最大类间方差法(Otsu)获取裂缝;其次,结合使用连通域标记算法与开、闭运算分离裂缝;再采用改进的BSCB模型对所有裂缝进行修补;然后用基于样本块图像修复算法消除扩散修复痕迹;最后利用颜色提取、替换恢复前景色彩,获得裂缝最终修复结果。实验结果表明,该方法同时修复壁画纹理区域的大裂缝与相连于壁画结构的小裂缝时,既能保证修复区域的清晰度,又能连接破损边缘,还能恢复部分区域的色彩;相较于其他修复方法,在边缘连续性上至少提升15.90%。     

基于多幅图像恢复单幅图像的快速算法实现

为解决传统的单幅图像恢复算法效果不理想的情况,现有理论利用多幅图像之间的信息互补这一条件,在图像配准的基础上,通过多幅退化图像对单幅图像进行恢复,比较流行的是使用M估计(M-estimation)对图像进行配准,然后利用L1范数进行图像融合,进而提升图像恢复的鲁棒性,但其收敛速度并不理想。为了实现算法的快速收敛,通过对下降算法的搜索梯度方向改善的探究,出了基于共轭梯度下降法(conjugate gradient descent, CGD)的图像恢复算法。在此基础上对CGD图像恢复算法进行改进,利用前后估计的值之间的差信息来优化迭代时的搜索方向,也就是在后面这次搜索梯度上面加前1次和前2次估计值的差,以此增大搜索梯度值,进一步缩短迭代到最小值的时间。仿真结果表明,所提出的改进算法比基于最速梯度下降法(batch gradient descent, BGD)的图像恢复算法的收敛速度更快。