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%。     

基于图像拼接的可信图像修补方法

为了尽可能地恢复被损坏图像的原始场景,获得最真实的复原效果,针对大区域破损图像的修复,提出了一个基于移位参考图像的可信图像修补与基于图像本身的自修复算法相结合的图像修复方法。首先,受启于图像拼接技术,若存在可以利用的参考图像,便利用SIFT(scale invariant feature transform)算法和RANSAC(random sample consensus)算法将参考图像与目标图像进行配准并投影拼接至目标图像,完成目标图像的可信修补。然后对仍未修复的破损区域进行图像自修复,其中自修复部分采用Criminisi算法。所得到的图像修复结果真实性与可信度较高,与实际景象偏差较小,说明该方法合理可行。     

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.     

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.     

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.     

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。     

基于笔画宽度检测和改进块修复的自动英文文本移除算法

为了提高英文文本移除后图像的修补效果,提出一种全自动文本移除算法。该算法基于骨架计算笔画宽度,并采用无监督连通区域分类实现文本区域检测与勾画。在文字提取后的缺损区域修复中,对传统基于样本块的修复算法进行了改进,依据边缘结构信息强弱确定边界块的合理修复顺序,采用两步搜索策略避免相似块误匹配,基于低秩矩阵填充技术提高填充区域的逼真度。实验结果表明,该算法能够准确定位文本区域,文本移除后的图像无明显篡改痕迹。     

敦煌壁画数字图像修复中遇到的挑战

数字图像修复技术是指针对数字图像中损失或者损坏的部分,利用未被损坏的图像信息,按照一定规则填补,使得修复后的图像接近或达到原图的视觉效果.图像修复技术的本质是对视觉认知过程的学习、理解以及再现.文章从视觉心理学角度进行分析,基于视觉认知修复规律,提出各种假设限定来解决问题.在敦煌壁画的修复中,周边信息是模糊的、不可信的,直接面对的是前后景难于区分,破损、模糊、噪声、色变同时存在.由于这种缺损图像周围信息不充分的情况下,导致图像修复是一个病态的问题,人们无法从退化图像中获取原始图像,因此,使得该领域的研究十分困难.     

基于递归特征估计的图像修复算法

针对现有图像修复方法纹理不清晰和结构错乱等问题,提出基于递归特征估计的图像修复模型,此模型基于部分卷积和注意力机制且不需要额外的标签。整体框架分为两个部分,粗修复模块和精修复模块,前者初步修复前景,后者利用递归特征估计递进式地修复缺失区域的边界,不断缩小空洞的面积,这种方式不断加强对缺失区域中央的约束,使得修复结果更加精细。实验表明,与其他经典的方法相比,此结构提高了图像修复的性能,其定性和定量分析均表现最优。     

一种保持边缘线的图像修补技术

图像修补是对图像损毁区域进行适当修补以满足人眼视觉要求的一种技术.对于边缘清晰的图像,大部分基于偏微分方程修补模型的修复结果可能会造成边缘的模糊扩散或产生锯齿.为此,提出一种基于拟合和插值的边缘保持方法,通过对边缘线预测保持后再用TV修复模型进行修补.该算法实现速度快,实验证明对边缘的修复效果较好.     

红外破碎人体目标的水平集修复算法

许多图像分割方法提取红外人体目标时的结果常存在破碎现象,需要修复.将图像修复转化为图像分割问题,首先应用薛定谔变换使人体碎片形成连通区域,然后提出一种综合图像区域和边缘信息的水平集分割模型提取该连通区域,模型收敛时目标修复完成.实验结果表明,该方法可自动确定目标碎片位置与归属,排除背景干扰,填补目标内部缺损,胶连缺损人体轮廓段,修复结果与真实外形总体相似度高于80％,内部残缺率低于4％,通过优化模型参数可获得良好鲁棒性.     

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。     

一种块匹配的图像修复算法

在研究Criminisi算法的基础上,提出了一种新的图像修复算法。根据图像待修复点梯度的大小,在源区域中确定其匹配区域的范围,减少搜索次数;以到待修复点距离从小到大的方式搜索匹配块,应用最近最优匹配块对图像进行修复;提出新的置信度更新方法,使更新后的置信度与累积误差成反比。实验表明,本文提出的图像修复算法具有较好的图象修复效果,并且计算复杂度低,效率高。     

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…