一种改进的数字图像修复算法

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数字图像处理图像复原算法论文

数字图像处理课程论文图像复原算法研究学院：信息科学与工程学院专业：通信工程姓名：学号：任课教师：2017年5月摘要数字图像恢复是数字图像处理的一个基本的和重要的课题，它是后期图像处理的前提。

图像在获取、上传、保存的过程中不可避免地引起图像退化和图像质量的下降，图像恢复就是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面貌。

本论文主要研究引起退化的环境因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。

本文首先对测试图像进行模糊及加噪处理，在已知系统退化模型的情况下，对观测图像分别使用逆滤波、维纳滤波、有约束的最小二乘方滤波算法进行复原，并比较它们的处理效果。

在这几种算法的参数选取上得到了丰富的经验数据，并对实验结果进行了分析总结。

发现维纳滤波较约束最小二乘法滤波效果要好，这是因为前者利用了原图像的统计信息，采用了真实的PSF函数来恢复。

无论何种算法，它们都要依据获取的相关信息才能有效地实施，算法利用的信息越多，信息的准确性越高，复原图像的质量也就越高。

关键词:图像复原;逆滤波;维纳滤波;有约束的最小二乘方滤波一、引言MATLAB 语言是由美国MathWorks公司推出的计算机软件，经过多年的逐步发展与不断完善，现已成为国际公认的最优秀的科学计算与数学应用软件之一，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。

它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境，而且还具有可扩展性特征。

MathWorks 公司针对不同领域的应用，推出了信号处理、控制系统、神经网络、图像处理、小波分析、鲁棒控制、非线性系统控制设计、系统辨识、优化设计、统计分析、财政金融、样条、通信等30 多个具有专门功能的工具箱，这些工具箱是由该领域内的学术水平较高的专家编写的，无需用户自己编写所用的专业基础程序，可直接对工具箱进行运用。

同时，工具箱内的函数源程序也是开放性的，多为M 文件，用户可以查看这些文件的代码并进行更改，MALAB 支持用户对其函数进行二次开发，用户的应用程序也可以作为新的函数添加到相应的工具箱中。

基于改进样本块的数字图像修复算法研究

ｎｉｓｉ算法；样本块；优先级
中图分类号：ＴＰ３１７．４
文献标识码：Ａ
文章编号：１６７２ — ７８００（２Ｏ１３）００１０ — ０１５６－０３
ＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅＥＪ］．ＣＣＩＳ，２０１１，４７０ — ４８４．Ｉ－２］ＭＥＮＧ，ＹＵ— ＸＩＮ．ＴｈｅｐｒａｃｔｉｃｅｏｎｕｓｉｎｇｉｎｔｒｕｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎＥＪ］．Ｉｎ —
法，通过计算样本的填充次序，将源图像区域的纹理与结
０引言
图像修复是根据已知信息推断缺损信息的过程。对
数字图像进行修复，修复的内容是对数字化的图像作品进行处理，其中对图像作品的处理主要针对原图中损坏的部分，如划痕、污点等，将其从原图中擦除，然后对该区域进行修复，使得在与原图图像保持一致的前提下，具有较好的观赏效果。目前，国内外学者对图像修复技术的研究主要集中在一下几个方面：基于样本块操作的方法、基于像素操作的方法和基于图像分解的方法］。相对其他方法，基于样本块的图像修复算法是一种综合效果表现优良的图像修复方法，最常用的算法是基于样本块的纹理合成算法。。（简称Ｃｒｉｍｉｎｉｓｉ算法）。它是一个单独有效的纹理合成算固。对于联动开放使用的端口，非常重要的保护方法是增加一个包过滤规则集：只有主机入侵检测模块可以连接到端口的单向通信，其它主机的访问是被禁止的。

基于Criminisi的图像修复算法研究及软件实现

基于Criminisi的图像修复算法研究及软件实现基于Criminisi的图像修复算法研究及软件实现摘要：图像修复是数字图像处理领域中的一项重要任务，其目标是对受损的图像进行恢复和修补。

随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，图像修复算法不断涌现。

本文就基于Criminisi算法的图像修复进行研究，并实现了一款软件。

1. 引言随着数字摄影技术的普及和数码设备的迅速发展，人们拍摄的图片数量正以惊人的速度增长。

然而，在拍摄过程中或存储过程中，图像受到各种因素的干扰和损坏，如噪点、划痕、缺失等，给用户带来了不便。

因此，图像修复技术变得越来越重要。

2. Criminisi算法的基本原理Criminisi算法是一种基于图像的补全技术，能够通过自动填补缺失区域恢复出完整的图像。

该算法的主要步骤如下：（1）选取一块含有缺失的局部区域。

（2）对该区域进行标记并计算修复优先级。

（3）选择最高优先级的像素进行修复，并更新修复区域和优先级。

（4）重复步骤（3），直到完成修复。

3. Criminisi算法的改进Criminisi算法在优化图像修复效果方面存在一些问题。

为了解决这些问题，研究人员提出了不少改进算法，主要包括以下几个方面：（1）结合机器学习技术，提高修复效果。

（2）采用多尺度策略，提高算法的鲁棒性。

（3）引入上下文信息，提高修复准确度。

4. 软件实现为了验证Criminisi算法的有效性，本文基于MATLAB平台开发了一款图像修复软件。

软件的实现主要包括以下几个方面：（1）图像加载与预处理：用户可以通过软件打开待修复的图像，并对其进行预处理，如调整亮度、对比度等。

（2）缺失区域标记：用户可以手动选择缺失区域，并由软件自动标记。

（3）修复参数设置：用户可以根据需要调整修复算法的参数。

（4）图像修复：软件会根据用户设置的参数对图像进行修复，并实时显示修复结果。

（5）修复效果评估：软件还提供了修复效果评估功能，用户可以通过对比修复前后的图像进行评估。

一种改进的基于PDE的图像修复方法

上海交通大学硕士学位论文
类似于灰度图像的做法,当分别作出从Vr , Vg , Vb 到[0,1]的一一映射后,可以得到彩色图像的连续模型 u : x ∈ Ω → [0, 1] × [0, 1] × [0, 1] ⊂ R3 而如果Ω被空间采样,Vr , Vg , Vb 被度量化为[0, 1, 2, · · · 255]后,我们可以得到彩色图像的离散模型: u : (x1 , x 2 ) → G × G × G
这样我们建立了图像的函数模型，即 u : x ∈ Ω → [0, 1] (2)灰度图象的离散模型：计算机只能接受和处理离散数据，一幅图像必须要在空间和灰度上离散化才能被计算机处理。这种离散化了的图像就是数字图像，相应的过程称为图像的离散化其中空间坐标的离散化称为空间采样，而灰度的离散化称为灰度量化。空间采样就是把图像支持集合Ω离散化为一些按行和列整齐排列的小方块。当我们把图像局部放大就比较容易发现这些小方块，他们被称为像素（pixel)，在同一幅图像中，像素的大小是相等的。如果Ω被离散化为H 行和W 列，那么整个图像包含了大小相等的W × H 个像素。我们假设最左下角的那个像素坐标记为（0，0），那么图像中每个像素都有一个离散的整数坐标(x1 , x2 ) ，0 ≤ x1 ≤ W − 1，0 ≤ x2 ≤ H − 1,在离散的图像中，每个像素都被赋予一个唯一的灰度值，记为u(x1 , x2 )。一幅图像经过离散化过程之后，我们就 –2– (1.3)
1
上海交通大学硕士学位论文 1.1.2 静态灰度图象的数学模型
(1) 静态灰度图象的连续模型一般来说,一幅静态灰度图象(如黑白照片)是一个定义在矩形区域内反映现实场景的灰度变化的组合. 其中现实图像内容的那个区域被称为图像的支撑集(support)。假设图像的支撑集为Ω ⊂ R2 图像u的物理模型是定义在Ω上的一个映射，即 u:Ω→V (1.1)

一种改进的基于K-SVD字典的图像修复算法

Ｖｏ１．３７Ｎｏ．３
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－２１６２．２０１３．０３．０１３
一
种改进的基于Ｋ－ＳＶＤ字典的图像修复算法
黄江林，刘红，陶少杰
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｉｎｐａｉｎｔｉｎｇａｌｇｏｉｒｔｈｍｗｈｉｃｈｗａｓｂａｓｅｄｏｎＫ・－ＳＶＤｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｓｐａｒｓｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｕｓｅｄｖａｌｉｄｉｍａｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｅｘｔｒａｃｔｅｄｉｍａｇｅｂｌｏｃｋｓｗｉｔｈｎｏｏｖｅｒｌａｐｓ，ａｄｏｐｔｅｄｆｕｚｚｙＣ－ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｉｒｔｈｍｔｏｃｌｕｓｔｅｒｉｍａｇｅｂｌｏｃｋｓ，ａｎｄｕｓｅｄＫ－ＳＶＤａｌｇｏｉｒｔｈｍｔｏｔｒａｉｎｄｉｃｔｉｏｎａｒｙｆｏｒｅａｃｈｃｌａｓｓ，ｏｂｔａｉｎｅｄｄｉｃｔｉｏｎａｙｒｗｈｉｃｈｗａｓａｄａｐｔｅｄｔｏｅａｃｈｃｌａｓｓ，ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｉｍａｇｅｂｌｏｃｋｓ，ｒｅｓｔｏｒｅｄｄａｍａｇｅｄｉｍａｇｅ．Ｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔｌａｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｉｓｌｇａｏｉｒｔｈｍｒｅｐａｉｒｅｄｄａｍａｇｅｄｉｍａｇｅｗｅｌｌ，ｈａｄａｓｍａｌｌｅｒｒｏｏｔｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒ，ａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄｐｅａｋｓｉｇｎｌ－ａｔｏ－ｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｐａｒｓｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ；ｉｍａｇｅｉｎｐａｉｎｔｉｎｇ；Ｋ— ＳＶＤ；ｔｒａｉｎｉｎｇｄｉｃｔｉｏｎａｙ；ｆｒｕｚｚｙＣ－ｍｅａｎｓ

改进的TV模型图像修复算法

（ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，Ｘｉ ’ ａｌｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉ ’ ａｌｌ７１００５４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｉｍａｇｅｉｎｐａｉｎｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｏｔａｌｖａｒｉｔｉａｏｎｍｏｄｅｌｉｓａｎａｌｙｚｅｄ．ＦｏｒｔｈｅｄｉｆｅｒｅｎｔｓｉｚｅｏｆｔｈｅｇｒａｄｉｅｎｔｖａｌｕｅｏｆｅａｃｈｒｅｆｅｒｅｎｃｅｐＯｉｎｔ，ａｌｌｉｍｐｒｏｖｅｄｉｍａｇｅｉｎｐａｉｎｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅａｌｇｏｉｔｒｈｍｃｏｎｓｔｒｕｃｔｓａ
１各向异性扩散方程
Ｐｅｒｏｎａ和Ｍａｌｉｋ［１给出的各向异性扩散方程（Ｐ．Ｍ
方程１为：
程的ＢＳＣＢ修复模型，它开创了基于偏微分方程图像
修复方法的先河，利用待修补区域的边缘信息，将待
修复区域外的信息沿梯度垂直方向扩散到待修复区域
内．２００１年，ＣｈｎａＴ和ＳｈｅｎＪ在ＲｕｄｎｉＬ，ＯｓｈｅｒＳ，ａｎｄ
ＩｍｐｒｏｖｅｄＭｅｔｈｏｄｏｆＴｏｔａｌＶａｒｉａｔｉｏｎＩｍａｇｅｂａｐａｉｎｔｉｎｇ

一种改进的运动模糊图像恢复算法

ｉｄｏｉｉｉｇｒｓｓｉｔｅｅｔｙａａｓｓｒｓｓｆｒｔａｉｆｌｆｄｇｔｍａｅｐｏｅｓｇａｒｓｎ．Ｂｎｙｉｉｇｔｅｐｏｅｓｏｓｒｔｎ，ａｍｐｏｅａａｔｒｅｔ－ｅｌａｎｐｌｎｈｅｏｏｎｉｒｖｄｐｒｍｅｅｓｉｍａ
ｃｐｂｌｎａｅｕｅｎｒａｉ．ａａｉｔａｄＣｂｓｄｉｅｌｙｉｙｎｔＫＥＶＷＯＲＯＳ：ｔｎｂｕｒｄｉｇ；ＲｄｎｔｎｆｒａｇｒｈＭｏｉ－ｌｒｍａｅｏｅａｏｒｓｏｍｏｉｍ；Ａｕｏｏｒｌｔｎ；Ｉｇｅｔｒｔｎａｌｔｔｃｒｅａｉｏａｍｅｒｓｏａｉｏ
窗的维纳滤波进行图像复原。进行仿真的结果表明，改进算法能够较为精确地估算出运动模糊图像的模糊参数并取得了较好姆恢复效果，提升了图像恢复的抗噪性能，具有实际参考价值。
关麓谰：运动模糊图像；芮登变换；相关；自图像恢复
中腿分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ａ
ｔｎｍｅｏｎｌａｖｎｅｅｔｒｔｎａｇｒｈａｅｇｖｎｉｔｄａｄａｌｄａｃｄｒｓｏａｉｌｏｉｍｉｅ．ＴｅｄｒｃｉｎｉｓｉｔｄｂｄｎｔｎｆｒａｇｒｍｏｈｏｔｒｈｉｔｓｅｔｅｏｍａｅｙＲａｏａｓｏｍｌｏｉｒｈｔ
摘耍：在运动图像复原的研究中，运动模糊图像的参数估计与恢复算法是近年来数字图像处理领域研究的热点问题。针对

改进的LB图像修复模型及其算法

ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏａｒｏｕｎｄｉｍａｇｅｉｆｏｎｒｍａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏｒｅｓｔｏｒｅｔｈｅｓｈａｄｅｄｐａｒｔｏｆｔｈｅｂｒａｎｃｈｅｓｉｎｉｍａｇｅｐｒｏ — ｃｅｓｓｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒａｐｐｌｅｈａｒｖｅｓｔｉｎｇｒｏｂｏｔ，ｒｅｓｔｏｒｅｏｌｄｐｈｏｔｏ，ｒｅｍｏｖｅｔｅｘｔａｎｄＳＯｏｎ．
ｐａｉｎｔｄａｍａｇｅｄｒｅｇｉｏｎｓ，ａｎｄｗｈａｔ ’ Ｓｍｏｒｅ，ｉｔｉｇｎｏｒｅｄｔｈｅｅｆｆｅｃｔｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｅｇｒａｄｉｅｎｔ．Ｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏ —
ｐｏｓｅｄａｌｇｏｉｒｔｈｍｈａｓｂｅｔｔｅｒｇｅｎｅｒｌａｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄａｎｄｉｎｐａｉｎｔｉｎｇｑｕａｌｉｔｙ．Ｉｔｓｏｂｊｅｃｔｉｖｅｉｓｔｏｒｅｓｔｏｒｅｔｈｅｌｏｓｔ
ＬＩＵＺｕｏｃｈｕ，ＣＨＥＮＨａｎ— ｌｉｎ，ＸＩＡＮＤａ— ｑｕａｎ

基于改进样本块的数字图像修复算法研究

基于改进样本块的数字图像修复算法研究摘要：针对已有的基于样本块的纹理合成修复算法存在修复误差累积高的问题，重点研究了一种改进的基于样本块的数字图像修复算法。

通过块匹配法与边缘驱动填充顺序的结合、全局搜索与局部搜索的结合，充分发挥修补过程中填充优先权的作用，有效地修补了图像受损区域的纹理和结构信息。

仿真实验结果测试表明，与已有的传统算法相比，受损图像的修补更加完善，修复的误差累积得到了较好的改善。

关键词：图像修复；纹理合成；Criminisi算法；样本块；优先级0引言图像修复是根据已知信息推断缺损信息的过程。

对数字图像进行修复，修复的内容是对数字化的图像作品进行处理，其中对图像作品的处理主要针对原图中损坏的部分，如划痕、污点等，将其从原图中擦除，然后对该区域进行修复，使得在与原图图像保持一致的前提下，具有较好的观赏效果。

目前，国内外学者对图像修复技术的研究[1]主要集中在一下几个方面：基于样本块操作的方法、基于像素操作的方法和基于图像分解的方法[2]。

相对其他方法，基于样本块的图像修复算法是一种综合效果表现优良的图像修复方法，最常用的算法是基于样本块的纹理合成算法[3]（简称Criminisi算法）。

它是一个单独有效的纹理合成算法，通过计算样本的填充次序，将源图像区域的纹理与结构信息传播，实现缺损区域的修复。

但是，算法的修复结果在纹理结构交界的地方出现了较为明显的误差，而且这种不合理的修复顺序会导致纹理不在理想的方向达到延伸，修复过程增加了误差累积。

针对这些问题，本文研究了改进的Criminisi算法，由于通过块匹配法与边缘驱动填充顺序的结合、全局搜索与局部搜索的结合，在修复过程中还考虑到了填充顺序，使得图像边缘及纹理都衔接得较为自然，较大程度上改善了修复效果。

1Criminisi算法原理1.1Criminisi算法模型Criminisi[4]算法模型是在纹理合成的基础上，通过计算样本的填充次序，将源图像区域的纹理与结构信息通过样本直接拷贝的方式逐步地迭代到修补区域。

一种改进的Criminisi图像修复算法

目前图像修复的基本方法主要有两大类：于偏微分方程基
的修复方法和基于纹理合成的修复方法。基于偏微分方程的修复方法最早由文献［］出，１提其思想来源于物理中的热扩散方程，此算法将待修复区域周围的信息沿等照度线的方向扩散到待修复区域。在此基础上，后来又有文献［，］出的整体变２３提分模型Ｔｔａｖｒｔｎ１［和曲率扩散模型ＣＤ（ｕｖｔｒＶ（ｏｌａａｏａ）２ｔｉｉｊＤＣｒａｅｕＤｖｎＤｆｓｎ等。这类算法对于小尺度缺损的图像有较ｉｒｅｉｕｉ）ｆｏ
Ｉｎ，｝
０，ｙ（） ≤ 卢， ≤１７
其中，
、为各项权重，是各项在优先权中所占的比重，因此应
ｒ，
ｎ
使ＯＪ＝。（）・ｌＪ，ｔＢ＋ｙ１Ｋｐ：ＩＶＩＬ』为通过中Ｔｌ心像素点Ｐ的
ＡｂｔａｔｓｒｃＩｇｎａｎｉｇｔｃｎｑｅａｍｓａｎｉｉｇｔｅｉｇｓｗｉｓｉｇｏａｇｄｐｔｏｓｉａｈｔｔｅｌｂｏ — ｍａｅｉｐｉｔｅｈｉｕｉｔｉｆｌｈｍａｅｔｍｉｎｒｄｍａｅｏｉｎｎａｗｙｔａｈｙｗｉｅｎｎｎｌｎｈｓｌ
第２９卷第９期
２１０２年９月
计算机应用与软件
ＣｏｕｅｐｉａｉｎｓａｄＳｆｗａｅｍｐｔｒＡｐｌｃｔｏｎｏｔｒ
Ｖｏ．９Ｎｏ９１２．

基于样例的图像修复改进算法

序，具有高优先级修复块优先修复。设整个图像，由源区域和待修复目标区域Ｑ组成，且
影视制作、虚拟现实、多余目标移除等领域具有实际应用价
值。因此，它是当前计算机视觉和图像处理的研究热点之一。研究者们提出了许多图像修复方法，主要分为基于变分偏微分方程的修复方法和基于纹理合成的修复方法ｌ。文ＩＪ献［】出基于偏微分方程的数字图像修复方法，用待修补区２提
第３８卷第７期
Ｖ０．８１３
・
计
பைடு நூலகம்
算
机
工
程
２１０２年４月
Ａｐｉ０１ｒｌ２２
ＮＯ７．
ＣｏｍｐｕｅｔｒＥｎｇｎｅｉｇｉｅｒｎ
图形图像处理・
文章编号：００４８０２７１ —０文献标识码：１ｏ—３２（１０—０９３２）３Ａ
ｉｐｉｔｌｏｉｍ．ｎｖｉｗｆｔｉｒｂｅｔｓｐｐｒｒｓｎｔａｍｐｏｅｌｏｉｍｏｘｅｌｒｂｓｄｉｇｐａｎｉｇＩｔｏｕｅｔｃｕｅｎａｎｉａｇｒｔｎｇｈＩｅｏｓｐｏｌｍ，ｈｉａｅｅｅｓｎｉｒｖｄａｇｒｔｈｐｈｆｒｅｍｐａ－ａｅｍａｅｉｉｔｎ．ｔｎｒｄｃｓｓｒｔｒｎｉｕｔｎｏｎｃｍｐｕｉｇｄｔｅｍ，ｎｄｒａｉｅｎｓｔｏｉｉｅｒｓｒｃｕｅｔｅｅｍｉｅｔｅｉｐｉｔｒｅｆｈｅｔｒｅａｃ．ｈｅｐｉｒｔｓｈｕｏｅｓｒｉｏｔａａｔｒａｅｌｓａｉｏｒｐｃｌａｔｕｔｒｄｔｒｎａｎｉｏｄｒｏｔｇｔｔｈＴｒｏｉｉｅｓｍｆｎｚｎｏｈｎｎｇａｐｙｔｃｎｄｎｅｔｒｎｔｅｍ．ｘｅｉｎａｅｕｔｈｗｐｏｅｌｏｉｈｉｆｅｔｖａｎｉｇｓｒｃｕｅｘｕｅｉａｅ．ｏｆｅｃｅａｄｄａａｔｒＥｐｒｍｅｔｌｓｌｓｏｔｉｒｖｄａｇｒｔｍｓｅｆｃｉｅｉｉｉｔｎｔｕｔｒｄｔｔｒｇｓｉｍｒｓｈｅｍｎｎｐｅｍ

一种改进的基于纹理的图像修复算法

式中，Ｉｌ是块的像素数量；ｌ为点Ｐ的梯度方向，即灰
度值变化最大的方向，其垂直方向ｌ为灰度值变化最小的方
向，即等照度线的方向，取ＩＩＩ＝ＩＩｌ，ｎｐ为点Ｐ垂直于ａｎ
计算过程复杂，速度较慢，极大地影响了它的实用性。
１Ｃｒｊｍｓｉ修复算法１．１Ｃｒｉｍｉｎｉｓｉ算法基本步骤
（２）搜索最佳匹配块并填充
当计算完成目标区域边界上所有修复块的优先级之后，找出具有最大优先级的修复块。，然后在图像已知区域中搜索与
ａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｅｘｅｍｐｌａｒｗｈｉｃｈｐｒｏｐｏｓｅｄｂｙＣｒｉｍｉｎｉｓｉａｎｄｏｔｈｅｒｐｅｏｐｌｅ，ｈａｓｓｏｍｅｄｅｆｉｃｉｅｎｃｉｅｓ．ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｎｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｏｐｔｉｍｉｚｅｓｔｈｅｍｅａｎｓｏｆｔｅｘｔｕｒｅｂｌｏｃｋＳｐｒｉｏｒｉｔｙ，ａｎｄｕｓｅｓａｎｅｗｍａｔｃｈｉｎｇｓｅａｒｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｎｄａｍｅｌｉｏ— ｒａｔｅｓｔｈｅｍａｔｃｈｉｎｇｃｒｉｔｅｒｉｏｎ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓａｇｏｏｄｅｆｅｃｔｓｆｏｒｔｈｅｉｎｐａｉｎｔｉｎｇＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ．ｐｒｉｏｒｉｔｙ，ｍａｔｃｈｉｎｇｃｒｉｔｅｒｉｏｎ，ｓｅａｒｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄ

基于重构样本区域的数字图像修复算法研究

了全局搜索策略，这样虽然可以保证找到最优匹配块，但
目前，国内外学者对图像修复技术的研究主要集中在以下几个方面：基于样本块操作的方法、基于像素操作的方法和基于图像分解的方法］。相对于其它很大程度上取决于算法突变规则
似性，对图像样本区域进行了重构，减少了样本块搜索范围，提高了图像修复效率。
关键词：图像修复；纹理合成；Ｃｒｉｍｉｎｉｓｉ算法；样本块；搜索域
中图分类号：ＴＰ３１２
文献标识码：Ａ
参考文献：
［１］蒋宏峰．运输问题表上作业法的改进［Ｊ］．长沙大学学报，２００２（６）．［２］臧运华．运输问题的一种图上解法［Ｊ］．运筹与管理，２００２（８）．［３］程国忠．运输问题的神经网络解法［Ｊ］．计算机应用研究，２００１．［４］黄樟灿，余新华，李亮，等．遗传算法在运输问题中的应用［Ｊ］．武汉
的选定。此外，亲和度的定义、罚函数的选择、抑制半径的
是却付出了巨大的时间代价，制约了算法在实时性修复中的应用。本文改进算法考虑到相邻像素块相似的特点，对图像样本区域进行了重构，减少了样本块搜索范围，从而

一种改进的整体变分图像修复方法

ａｙｔａｉ．ｒｒｎｓｔ
Ｋｅｒｓｍａｅｉｐｉｆｇｔｔｌａｉｔｎｇａｉｎ；ｉｈｅ；ｐｅｄｆｎｔｎｙｗｏｄ：ｉｇａｎｎ；ｏａｒａｉ；ｒｄｅｔｗｅｇｔｄｓｒａｃｉｎｉｖｏｕｏ
摘
要：出了一种基于整体变分模型的图像修复方法，方法通过计算像素点的梯度信息来构造一个扩散函数，提该再进行加权处
理，达到了对原模型的改进。实验表明，该方法修复有较大破损区域的图像效果比较好，边缘过渡更自然。
关键词：图像修复；整体变分；梯度；加权；扩散函数
１．合肥工业大学计算机与信息学院，合肥２００３０９２．合肥工业大学应用数学研究所，合肥２００３０９
１Ｃｏｌｇｆｍｐｔｒ＆ＩｆｒｔｎＨｅｅｉｅｓｔｆｅｈｏｏｙＨｅｅ３０９Ｃｈｎ．ｌｅｏｅＣｏｕｅｎｏｍａｉ，ｆｉｏＵｎｖｒｉｏｃｎｌｇ，ｆｉ００，ｉａｙＴ２
Ｄ：０３７／ｉｎ１０．３１０２０．２文章编号：０２８３（０２０．１４０文献标识码：中图分类号：Ｐ５ＯＩ１．８．ｓ．０２８３．１．７５７ｊｓ２０１０．３１２１）７０９．３ＡＴ７１
图像修复是数字图像处理研究中的一个热点。从数学的角度来说，修复就是要根据空白区域周围的信息来对图图像像进行填补、插值。在实际生产生活中可应用于医学图像的修复、古代艺术品的修复、破损照片的修复、字或特定目标文的移除、机视觉以及数字图像的压缩和编码等等。图像计算修复自身的特点决定了人近些年来，修复技术有这图像了巨大的发展，张红英等ｕ揭示了数字图像修复的数学背首先

改进PConvUNet图像修补的解包裹方法

现代电子技术Modern Electronics Technique2024年3月1日第47卷第5期Mar. 2024Vol. 47 No. 50 引言激光干涉测量技术作为一种高精度和非接触式的测量方法，应用于齿轮制造和质量控制领域[1]。

干涉图是测量中唯一采集的数据，对干涉图的处理精度决定了测量精度。

干涉图像处理中相位解包裹算法至关重要，其目标是从干涉图像中提取出相位信息，并恢复出准确的相位分布，以实现对目标物体的高精度测量[2]。

目前，经典的相位解包裹算法主要可以归为两大类：路径跟踪法和最小范数法[3]。

路径跟踪法是一种局部算法，包括枝切法、质量图引导法、掩模割线法和最小不连续法，它们旨在优化解包裹路径的选择，以将解包裹错误限制在低质量的噪声区域，并避免对后续解包裹过程产生影响。

然而，在齿轮制造和使用过程中，齿轮齿面通常会受到沟槽、起伏和断层等影响，同时齿面形状高度差较大，干涉图像中的条纹也非常密集。

这些因素导致齿轮齿面包裹相位图中出现条纹粘连、条纹错位以及条纹剪切等情况，降低了相位的连续性，增加了解包裹的难度。

枝切法[4]是一种基于搜索的解包裹算法，通过逐步剪枝搜索的方式来恢复相位的连续性。

然而，当包裹相位图中存在剪切、错位和粘连条纹时，相位的连续性会受到破坏，导致枝切法难以正确恢复相位。

同时剪切、错位和粘连条纹会导致相位跳变，使得枝切法无法有效地剪枝并获得准确的解包裹结果。

质量图引导法[5]是一种基于图像质量评估的解包裹算法，它通过优化相位图的质量评估指标来实现解包裹。

然而，在齿轮齿面存在条纹改进PConvUNet 图像修补的解包裹方法窦恩泽，杨鹏程，李小成，任拓（西安工程大学机电工程学院，陕西西安 710048）摘要：包裹相位图是描述相位信息分布的二维或三维图像，广泛应用于光学干涉和计算机视觉等领域。

精密齿轮齿面由于自身形状特征、加工及使用等因素影响，在激光干涉测量中包裹相位图常出现区域分布异常的条纹，导致解包裹时出现错误，极大降低了齿面形貌的测量精度。

基于K-SVD算法的数字图像自适应修复方法

基于K-SVD算法的数字图像自适应修复方法
王彦龙;高俊杰;杨阳
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2024(47)13
【摘要】为了提升数字图像的完整性和清晰度,提出一种基于K-SVD算法的数字图像自适应修复方法。

通过FCM算法将数字图像划分成不同的图像块,将不同类别的数字图像依据K-SVD算法的稀疏编码和字典更新模块进行训练,获取各个不同类别数字图像块的字典,求出其稀疏系数,结合字典和稀疏系数更新数字图像中的每一类图像块,完成数字图像中每一类图像块的修复或重构,将修复好的图像块放回原数字图像中,实现数字图像的自适应修复。

实验结果表明,该方法能够有效地恢复图像的细节和结构,修复后的数字图像均方根误差低,并且具有较高的峰值信噪比,同时,修复后的数字图像与原图像的结构相似性高达0.95,且在数字图像修复效率方面具备显著优势。

【总页数】4页(P15-18)
【作者】王彦龙;高俊杰;杨阳
【作者单位】山西大学
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73-34;TP391
【相关文献】
1.基于K-SVD的自适应选择字典的超分辨率重建算法
2.基于自适应K-SVD字典的视频帧稀疏重建算法
3.一种改进的基于K-SVD字典的图像修复算法
4.低照度条件下基于优化自适应校正算法的数字图像增强研究
5.基于模糊熵的数字图像局部自适应增强算法
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改进的图像修复算法

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（作者单位：广西师范大学计算机科学与信息工程
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改进的CDD图像修复模型算法

改进的CDD图像修复模型算法
李建民;汪琦;林振荣;袁梁
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2018(039)008
【摘要】为解决CDD图像修补模型修复时间长、迭代复杂、边缘过度不自然的问题,提出一种改进的CDD图像修复模型算法.通过简化曲率项运算来减少修复算法的运行时间,引入像素点灰度差值比率和权重平滑函数,克服图像边缘处的扩散相互抵制的现象,有效解决修复后图像边缘模糊的问题.通过实验数据中峰值信噪比(PSNR)和修复时间的对比,表明改进的CDD模型算法比传统的CDD模型算法修复时间更短,边缘过渡更清晰,视觉效果更佳.
【总页数】6页(P2564-2569)
【作者】李建民;汪琦;林振荣;袁梁
【作者单位】南昌大学信息工程学院,江西南昌330031;南昌大学信息工程学院,江西南昌330031;南昌大学信息工程学院,江西南昌330031;新余学院中兴通讯信息学院,江西新余338004
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种结合CDD模型和Criminisi算法的图像修复算法 [J], 江平;张锦
2.一种结合CDD模型和Criminisi算法的图像修复算法 [J], 江平;张锦;
3.基于CDD模型的快速图像修复算法 [J], 赵颜伟;李象霖
4.图像修复的CDD模型新算法 [J], 王军锋;裴艳侠;王涛
5.先验置信传播模型的图像修复改进算法 [J], 仁青诺布;王佳君;翟东海;
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