基于样本的数字图像修复技术研究
基于样本块的图像修复方法
基于样本块的图像修复方法【摘要】基于样本块的图像修复方法是一种常用的图像修复技术，本文介绍了该方法的原理、步骤、应用案例、优缺点以及与其他方法的比较。
该方法通过利用图像中相似的样本块进行修复，能够有效地填补图像中的缺失部分并恢复图像的完整性。
在应用案例方面，基于样本块的图像修复方法在数字图像处理、医学影像分析等领域均有广泛的应用。
本文也分析了该方法的优缺点，以及与其他图像修复方法的差异。
结论部分着重探讨了基于样本块的图像修复方法的发展前景、重要性和应用价值，展示了该方法在图像处理领域的重要性和潜力。
【关键词】基于样本块的图像修复方法、图像修复、样本块、原理、步骤、应用案例、优缺点、比较、发展前景、重要性、应用价值1. 引言1.1 基于样本块的图像修复方法介绍基于样本块的图像修复方法是一种利用邻域信息和局部相似性对图像中缺失部分进行修复的技术。
在图像处理领域，图像修复是一项重要的任务，因为图像中常常存在着各种各样的噪声、损伤或缺失，而修复方法的效果直接影响到图像的质量和准确性。
基于样本块的图像修复方法通过分析图像中的局部区域信息，找到与缺失部分最相似的样本块，并利用这些样本块的信息来填补缺失部分，从而实现图像的修复。
这种方法主要依赖于图像中相似区域的存在性和相似性的传递性，通过对图像进行局部邻域搜索和匹配，实现对缺失部分的自动修复。
基于样本块的图像修复方法在图像恢复、图像修补、图像去噪等方面都有广泛的应用，可以有效地提高图像的质量和完整性。
这种方法还可以避免传统方法中可能引入的过度模糊或破坏图像细节的问题，具有更好的修复效果和保真度。
基于样本块的图像修复方法是一种有效的图像处理技术，具有重要的应用前景和研究价值。
在接下来的我们将详细介绍这种方法的原理、步骤、应用案例、优缺点以及与其他方法的比较。
2. 正文2.1 基于样本块的图像修复方法原理基于样本块的图像修复方法原理主要是基于图像局部相似性的假设，即图像中的相邻像素具有相似的颜色和纹理特征。
开题报告范文基于深度学习的像生成与修复技术研究
开题报告范文基于深度学习的像生成与修复技术研究开题报告范文一、研究背景及意义近年来，随着计算机科学和人工智能的快速发展，深度学习技术逐渐成为研究的热点之一。
而图像生成与修复技术是深度学习技术应用的重要领域。
图像生成与修复技术不仅能够帮助我们生成高质量的图像，还能修复受损的图像，满足用户对图像的不同需求，具有广泛的应用前景。
因此，基于深度学习的图像生成与修复技术的研究具有重要的理论和应用价值。
二、研究内容与目标本次研究的目标是基于深度学习技术，探索图像生成与修复技术的新方法和新算法，并实现相应的原型系统。
具体来说，我们将聚焦于以下几个方面：1. 探究基于深度学习的图像生成算法，通过学习大量的图像样本，构建出能够生成高质量图像的模型；2. 分析现有的图像修复方法，结合深度学习技术，提出更加高效准确的图像修复算法，能够精确地恢复出图片中的损坏部分；3. 设计与实现图像生成与修复原型系统，可供用户进行实际操作，验证研究成果的可行性与有效性。
三、研究方法与技术路线为了达到上述研究目标，我们将采用以下研究方法和技术路线进行研究：1. 深入研究深度学习相关理论知识，理解深度学习技术的基本原理和应用方法；2. 收集和整理相关领域的研究文献，了解现有技术的优点与不足，并从中找到研究的切入点；3. 设计和实现基于深度学习的图像生成与修复算法，通过大量的实验进行验证和优化；4. 建立图像生成与修复原型系统，将研究成果应用到实际场景中，验证算法的可行性与有效性；5. 对比实验结果，分析与评估设计的算法与现有方法的优劣，并提出改进策略。
四、预期成果与创新点通过本次研究，预期可以取得以下成果：1. 提出一种基于深度学习的图像生成算法，能够生成更加逼真、高质量的图像；2. 提出一种基于深度学习的图像修复算法，能够准确地恢复图像中的损坏部分；3. 设计与实现图像生成与修复原型系统，能够对用户提供高效、准确的图像生成与修复功能；4. 通过对比实验，评估和分析基于深度学习的图像生成与修复算法的性能，并提出改进策略；5. 对图像生成与修复领域进行深入研究，为相关领域的进一步研究提供参考和借鉴。
基于改进样本块的数字图像修复算法研究
中图分类号 ： ＴＰ ３ １ ７ ． ４
文献 标 识 码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ ２ — ７ ８ ０ ０ （ ２ Ｏ １ ３ ） ０ ０ １ ０ — ０ １ ５ ６ － ０ ３
Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ Ｊ ］ ． Ｃ Ｃ Ｉ Ｓ ， ２ ０ １ １ ， ４ ７ ０ — ４ ８ ４ ． Ｉ － ２ ］ ＭＥＮ Ｇ， ＹＵ— ＸＩ Ｎ． Ｔｈ ｅ ｐ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ｅ ｏ ｎ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｒ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ Ｊ ］ ． Ｉ ｎ —
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 Ｃ ｒ ｉ ｍｉ ｎ ｉ ｓ ｉ 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 。
基于深度学习的图像修复与恢复研究
基于深度学习的图像修复与恢复研究图像修复与恢复是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的图像修复与恢复方法在图像处理领域取得了令人瞩目的成果。
本文将围绕基于深度学习的图像修复与恢复研究展开讨论，并探讨其在实际应用中的前景和挑战。
首先，我们需要了解深度学习在图像修复与恢复任务中的基本原理。
深度学习是一种机器学习的方法，它通过构建多层的神经网络来学习数据的特征表示。
在图像修复与恢复中，深度学习方法通常使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）来实现。
通过训练大量的带有噪声或缺失的图像样本，CNN可以学习到输入图像的特征表示，从而实现对损坏图像的修复和恢复。
基于深度学习的图像修复与恢复方法可以针对不同的问题进行研究。
例如，对于模糊图像的修复，可以使用卷积神经网络来学习模糊核函数，进而恢复出清晰的图像。
对于缺失图像的恢复，可以使用生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）来生成缺失部分的像素值，从而实现图像的完整恢复。
除了这些基本的修复与恢复任务，还有一些更复杂和具有挑战性的问题，例如图像去雨、图像去噪等，都可以通过深度学习方法实现。
在实际应用中，基于深度学习的图像修复与恢复方法具有广泛的应用前景。
首先，它可以提高图像的视觉质量和细节还原能力，使用户能够获得更好的图像观感和使用体验。
其次，它可以应用于医学图像的修复和恢复，帮助医生更准确地诊断疾病。
此外，它还可以应用于安防领域，修复视频中的模糊或缺失部分，提高视频监控系统的效能和准确度。
然而，基于深度学习的图像修复与恢复研究仍然面临一些挑战。
首先，深度学习方法通常需要大量的带有标注的图像样本用于训练，而在实际场景中获取大规模标注数据集是非常困难的。
其次，深度学习方法在处理复杂的图像修复与恢复任务时可能存在模型过拟合的问题，需要更加精细的模型设计和训练策略来解决。
基于样本块的图像修复方法
基于样本块的图像修复方法图像修复是一种重要的数字图像处理技术，其主要目的是修复原始图像中存在的缺陷或损伤，使得图像质量得以改善。
图像修复方法主要分为基于样本块的图像修复方法和基于深度学习的图像修复方法两大类。
本文将重点介绍基于样本块的图像修复方法。
基于样本块的图像修复方法是一种常用的图像修复技术，其主要原理是通过分析图像中存在的缺陷部分，并利用邻近像素的信息进行修复。
该方法借鉴了人类视觉系统的工作原理，利用图像中已有的内容信息进行修复，从而使得修复后的图像在视觉上更加自然和真实。
基于样本块的图像修复方法主要包括以下几个步骤：邻域搜索、样本块选择、权值计算和图像修复。
需要在图像中对缺陷部分进行邻域搜索，找到与缺陷部分相似的样本块。
然后，从邻域中选择合适的样本块，利用其信息进行修复。
接下来，需要计算选定样本块在修复目标点的权重，以确定修复结果的合理性和准确性。
利用选取的样本块和对应的权重进行图像修复，使得缺陷部分的像素值得以恢复。
基于样本块的图像修复方法具有许多优点，例如可以在不需要参考图像的情况下进行修复，能够较好地保持图像的结构和纹理信息，适用于各种不同类型和大小的缺陷部分。
该方法对计算资源的要求相对较低，运行速度较快，能够在实时图像处理中得到应用。
在实际图像修复应用中，基于样本块的图像修复方法可以通过不同的算法和技术实现。
最常用的方法之一是基于块匹配算法的图像修复方法。
该方法通过在图像中搜索与缺陷部分相似的块，并利用这些块的信息进行修复，实现对图像的缺陷部分精确和快速的修复。
还可以利用基于相似性的样本块选择和基于纹理合成的修复技术对图像进行修复。
基于样本块的图像修复方法在许多领域中得到了广泛的应用，例如医学影像学、卫星遥感、数字摄影等。
在医学影像学中，图像修复可以帮助医生更好地观察病灶部分，提高诊断准确性。
在卫星遥感中，图像修复可以帮助提高卫星图像的质量和分辨率，增强地理信息分析的准确性。
在数字摄影中，图像修复可以帮助修复老照片或者损坏的照片，使得其恢复原有的美观和质量。
基于SSIM的自适应样本块图像修复算法
基于SSIM的自适应样本块图像修复算法何凯;牛俊慧;沈成南;卢雯霞【摘要】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.【期刊名称】《天津大学学报》【年(卷),期】2018(051)007【总页数】5页(P763-767)【关键词】图像修复;纹理合成;自适应样本块;SSIM算法;梯度信息【作者】何凯;牛俊慧;沈成南;卢雯霞【作者单位】天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072;天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072;天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072;天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072【正文语种】中文【中图分类】TP391图像修复是计算机图像和视觉研究领域的热点之一，在文物保护、影视制作、老照片修复、目标移除等方面都得到了广泛的应用．其核心思想是利用图像中已知的纹理和结构信息，按照一定的修复顺序和匹配准则对缺损区域进行修补，以保证图像的视觉完整性．图像修复算法可以大致分为两大类：基于偏微分方程的图像修复算法和基于样本块的纹理合成算法．前者适用于小区域图像修复，后者可用于较大破损区域的修复，能够获得比较自然的纹理和结构修复效果．本文主要针对第2类算法开展相关研究．目前，国内外学者已经提出了许多纹理合成算法，例如：Luo等[1]对经典的Criminisi算法[2]进行了改进，于2009年提出了基于深度图像的图像修复算法，将深度图像绘制和视点变化技术引入图像修复领域．2010年，Xu等[3]提出利用待修复块和邻域块的非零相似稀疏性来获得结构可信度，改进了修复顺序；此外，在信息填充过程中，将所得候选块的线性组合作为填充信息填充到破损区域．同年，Anamandra等[4]对优先权函数公式做了修改，加入了梯度及其对应的对数值，取得了不错的图像修复效果．2011年，Li等[5]采用小波变换法来检测图像的不完整凸结构，并运用线性拟合对基于样本块的纹理合成算法进行了改进．Cao等[6]使用结构张量来确定修复顺序和匹配准则，并利用K-最近邻域算法，有效减少了搜索最优匹配块的计算量．Smith等[7]设计了具有互斥鉴别特性的字典对来改进稀疏形态成分分解法，可以更好地提取图像的纹理和结构信息．Huang等[8]为解决因场景透视而产生的结构不连续问题，引入了仿射变换矩阵，利用图像中的消失点和线等信息，实现样本块的几何变换，有效提高了结构图像的修复效果．此外，Zhou等[9]加强了数据项与结构信息之间的联系，对数据项做了加权处理，在结构边缘的保持方面取得了较好的处理效果．Sairam等[10]利用信息地图技术确定样本块修复准则，通过纹理生成技术解决图像丢失信息问题，取得了较好的修复效果．He 等[11]在KD-tree的基础上进一步完善了块匹配传播效果，提高了算法运行效率．Li等[12]改进了置信度计算公式，并提出了一种修复块相邻区域内的搜索方法，能有效缩小搜索范围，提高运行效率．2013年，谢琼等[13]提出了一种新的基于模式相似性的修复算法，利用了纹理的亮度变化规律和空间域的特性来确定最优匹配块，获得了不错的修复效果．Rodriguez-Sánchez等[14]利用角点冗余检测，借助非下采样轮廓波变换来改进置信度计算公式，并在获取最优匹配块的过程中使用了累计色散的方法，改善了修复效果．此外，Zhou等[15]根据已知的邻域结构信息，提出了一种自适应确定样本块大小的算法，提高了算法的自适应性．2012年，孟春芝等[16]对该算法进行了改进，通过计算基于破损区域领域中完好部分的梯度值变化来确定最优样本块大小，提高了准确性，但算法需要考虑0°～360°梯度域数值，运算效率受到限制．为解决上述问题，本文提出一种基于改进SSIM算法的自适应样本块大小选取方法，在原有亮度、对比度和结构3个模块的指标的基础上增加了梯度信息，以此来衡量结构相似度．仿真实验结果表明，本文方法可以获得更加自然的结构修复效果．基于样本块的图像修复算法主要包含以下3个步骤．步骤1 确定待修复样本块的优先级．优先级由待修复块置信程度的大小和结构信息来确定，决定了修复样本块的先后顺序．设输入图像源区域为，破损区域为，为待修复区域边界，为目标块的中心，则为p处置信度项，为数据项，二者定义分别为式中：代表破损边界切线的法向量；是等照度线；是的面积；为归一化因子，通常设为255．步骤2 搜寻最佳匹配块并进行信息填充．在信息完好区域寻找与待修补块相似度最高的样本块，并将其复制到破损区域当中．步骤3 更新置信度．更新像素点的置信度，进行下一次迭代，直到图像修复完成为止．传统基于样本块的图像修复算法，需要根据实验结果手动调整样本块大小，以获得最优修复效果．样本块偏小，算法效率低，也不利于保持图像的整体结构；反之，容易出现结构断裂的现象，纹理修复效果不理想．此外，采用固定大小样本块对不同的结构和纹理区域进行处理，缺乏适应性，当图像结构和纹理情况复杂时，不利于获得理想的修复效果．为此，本文提出一种基于改进SSIM算法的自适应样本块大小确定方法，可以根据不同的结构和纹理区域自适应选取样本块大小，提高了算法适应性，可以获得理想的图像修复效果．结构信息能够反映图像之间的差异，可以用于图像识别．其中，结构相似度(SSIM)[17] 可以获取符合人眼视觉系统的图像结构信息，得到了广泛应用．传统SSIM定义为式中：、、为相关权重系数；为亮度相似度函数；为对比度相似度函数；为结构相似度函数，分别定义为式中：、代表两幅图像；、为图像的平均灰度；、为图像的标准差；为图像的互相关值；、、为固定常数，可以避免分母为0而造成系统不稳定．本文尝试将待修复样本块大小选取问题转化为结构相似性度量问题，利用改进后的SSIM算法实现样本块大小的自适应选取．原始SSIM算法通常利用结构分量来表征局部区域的结构差异，本文在原有SSIM算法的基础上引入梯度信息，以实现图像局部边缘及纹理的量化表征．由于破损区域存在信息缺失，因此，本文利用破损块对应的原图像块来计算相关梯度信息．设表示以为中心、大小为的样本块，为奇数；令、表示待比较的相邻尺寸的样本块，即、；本文定义的方向梯度均值为式中为样本块在方向的梯度向量模值．梯度相似度函数定义为式中，，为图像灰度级数．越小，表示相邻尺寸样本块之间的局部结构相似度越低，结构变化越大，表明该处结构信息比较复杂．结合梯度信息，本文定义区域结构相似度的RSS为(9)式中：、分别为权重系统，本文按黄金分割比例进行选取，即，．，．根据仿真实验结果，本文中、分别选为0.01和0.03，以获得最优修复效果．当待修复区域的结构变化比较单一时，相邻尺寸样本块之间结构结构相似度较高，RSS值较大，此时应选取较大的样本块进行修复，以保证修复效率；而当待修复区域结构信息比较复杂时，相邻尺寸样本块之间的结构相似度较低，RSS较小，此时应选取较小的样本块，以保证结构的有效延续．为此，本文定义样本块大小选取方法为(10)在实际修复过程中，当源匹配块位于图像边缘时，此时可能存在样本块不完整的情况，为此，本文定义源匹配块与待匹配块之间的误差限制准则为(11)式中：和分别表示待修复块和源样本块在中心点处的RGB像素值；代表二范数；N表示待匹配块的完好部分的像素个数；为允许的误差阈值．2.3 本文算法流程本文算法流程如下．步骤1 定义初始样本块大小为，计算置信度和数据项，确定待修复样本块的优先级．步骤2 当样本块大小，选取具有最大优先权的像素点P为中心，计算相邻尺寸样本块之间的结构相似度，迭代步长为2，即．步骤3 ,根据式(10)计算最优样本块大小．步骤4 根据最小绝对差平方和算法(SSD)[2]在图像信息完好区域搜索最优匹配块，计算匹配误差．步骤5 如果满足约束条件(11)填充待修复信息，更新置信度，执行步骤1；否则令，执行步骤4．3 实验结果及分析为了对算法性能进行比较，选取了几幅具有不同结构和纹理类型的自然场景图像，利用Non-Local算法[18]、Parabola算法[19]和Meng算法[16]分别进行处理．Non-Local算法通过引入变分框架来对图像进行修复；Parabola算法改进了置信度与数据项的权重系数和置信度更新公式；Meng算法运用梯度域进行自适应修复；其图像效果分别如图1所示．从图1可以看出，采用变分框架的Non-Local算法，虽然成功修复了海水轮廓，但由于样本块大小无法自适应选取，在连接处出现了折叠和模糊．Parabola算法虽然在一定程度上抑制了置值度函数迅速下降的情况，但当破损区域较大时，出现了明显的断层．Meng算法能够自适应选择样本块，修复效果优于前面2种算法，但仍然存在人工痕迹．本文算法基于图像结构相似度，并结合梯度信息，海水纹理扩散更加合理，结构修复效果也更加自然．图1 图像Beach修复效果比较Fig.1 Comparison of inpainting results of image Beach图2破损图像包含大区域复杂结构和纹理信息．从图中可以看出，利用Non-Local算法的变分模型恢复的台阶边缘不够清晰；与之类似，Parabola算法在结构传播方面也存在问题；Meng算法依据梯度域评测图像结构相似度，在纹理和结构保持方面不够理想；而本文算法不仅完整的恢复了台阶结构，纹理修复效果也更加自然合理，取得了理想的处理效果．图2 图像Stairs修复效果比较Fig.2 Comparison of inpainting results of image Stairs由表1可以看出，Non-Local算法的处理时间最短，本文方法其次，且明显优于另外2种算法；然而，利用Non-Local算法对结构进行修复，容易出现模糊和断层现象，相比之下，本文算法不仅运算速度较快，修复效果也更加自然合理，整体效果最优．表1 图像修复时间Tab.1 Time of image inpainting图像序号图像尺寸[18]算法运行时间/s Non-Local算法[18]Meng算法[16]Parabola算法[19]本文算法 1400像素×295像素13476.76157.5593.12 2490像素×326像素10198.6565.6440.484 结语本文提出了一种基于改进结构相似度测量的自适应样本块图像修复算法，可以根据图像局部结构信息，自适应确定样本块大小，提高了算法的适应性和修复效果．仿真实验结果表明，本文算法对于复杂的结构和纹理图像，仍然能够获得理想的修复效果．(责任编辑：王晓燕)Image Inpainting Algorithm with Adaptive Patch Using SSIMHe Kai，Niu Junhui，Shen Chengnan，Lu Wenxia(School of Electrical and Information engineering，Tianjin University，Tianjin 300072，China)Abstract：The current exemplar-based algorithms lack adaptability due to manually determining the size of block．In addition，using a patch with the constant size is not suitable to obtain the optimal effect in differentstructure and texture regions．To address this problem，this paper puts forward an adaptive patch size selection method using improved structure similarity(SSIM)．The gradient information is added to the traditional SSIM and is combined with the brightness，contrast ratio，and structure of patch to measure the structural difference．On this basis，the optimal size of patch in different structure or texture regions is determined，thus improving the adaptability，as well as the inpainting effect．The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed method even when complex structure or texture exists.Keywords：image inpainting；texture synthesis；adaptive patch；SSIM algorithm；gradient informationDOI:10.11784/tdxbz201704066中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：0493-2137(2018)07-0763-05收稿日期：2017-04-23；修回日期：2017-09-26.作者简介：何凯（1972—），男，博士，副教授通讯作者：何凯，*************.cn.基金项目：国家自然科学基金资助项目(61271326).Supported by the National Natural Science Foundation ofChina(No.,61271326).结合梯度信息，本文定义区域结构相似度的RSS为式中：、分别为权重系统，本文按黄金分割比例进行选取，即，．，．根据仿真实验结果，本文中、分别选为0.01和0.03，以获得最优修复效果．当待修复区域的结构变化比较单一时，相邻尺寸样本块之间结构结构相似度较高，RSS值较大，此时应选取较大的样本块进行修复，以保证修复效率；而当待修复区域结构信息比较复杂时，相邻尺寸样本块之间的结构相似度较低，RSS较小，此时应选取较小的样本块，以保证结构的有效延续．为此，本文定义样本块大小选取方法为在实际修复过程中，当源匹配块位于图像边缘时，此时可能存在样本块不完整的情况，为此，本文定义源匹配块与待匹配块之间的误差限制准则为式中：和分别表示待修复块和源样本块在中心点处的RGB像素值；代表二范数；N表示待匹配块的完好部分的像素个数；为允许的误差阈值．本文算法流程如下．步骤1 定义初始样本块大小为，计算置信度和数据项，确定待修复样本块的优先级．步骤2 当样本块大小，选取具有最大优先权的像素点P为中心，计算相邻尺寸样本块之间的结构相似度，迭代步长为2，即．步骤3 ,根据式(10)计算最优样本块大小．步骤4 根据最小绝对差平方和算法(SSD)[2]在图像信息完好区域搜索最优匹配块，计算匹配误差．步骤5 如果满足约束条件(11)填充待修复信息，更新置信度，执行步骤1；否则令，执行步骤4．为了对算法性能进行比较，选取了几幅具有不同结构和纹理类型的自然场景图像，利用Non-Local算法[18]、Parabola算法[19]和Meng算法[16]分别进行处理．Non-Local算法通过引入变分框架来对图像进行修复；Parabola算法改进了置信度与数据项的权重系数和置信度更新公式；Meng算法运用梯度域进行自适应修复；其图像效果分别如图1所示．从图1可以看出，采用变分框架的Non-Local算法，虽然成功修复了海水轮廓，但由于样本块大小无法自适应选取，在连接处出现了折叠和模糊．Parabola算法虽然在一定程度上抑制了置值度函数迅速下降的情况，但当破损区域较大时，出现了明显的断层．Meng算法能够自适应选择样本块，修复效果优于前面2种算法，但仍然存在人工痕迹．本文算法基于图像结构相似度，并结合梯度信息，海水纹理扩散更加合理，结构修复效果也更加自然．图2破损图像包含大区域复杂结构和纹理信息．从图中可以看出，利用Non-Local算法的变分模型恢复的台阶边缘不够清晰；与之类似，Parabola算法在结构传播方面也存在问题；Meng算法依据梯度域评测图像结构相似度，在纹理和结构保持方面不够理想；而本文算法不仅完整的恢复了台阶结构，纹理修复效果也更加自然合理，取得了理想的处理效果．由表1可以看出，Non-Local算法的处理时间最短，本文方法其次，且明显优于另外2种算法；然而，利用Non-Local算法对结构进行修复，容易出现模糊和断层现象，相比之下，本文算法不仅运算速度较快，修复效果也更加自然合理，整体效果最优．本文提出了一种基于改进结构相似度测量的自适应样本块图像修复算法，可以根据图像局部结构信息，自适应确定样本块大小，提高了算法的适应性和修复效果．仿真实验结果表明，本文算法对于复杂的结构和纹理图像，仍然能够获得理想的修复效果．【相关文献】［1］ 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一种基于样本纹理的图像修复算法研究
１改进 的 图像修 复算 法
基于样本纹理 修复算法 的都需要 遵循 以下 的基 本原理 ： 利用图像 的像素 和周 同像素的关联性 ， 待修复 区域 内的像 素可以由其 附近 的像 素填充完成 ， 从 而完成修复 。现有 的图像 修复算法都 是通过先计算 待修复像素 的优 先权 ， 然后利用 图像 Ｉ 的整个 已知区 域Ｉ — Ｑ， 或 者从 受损区域ｎ附近 的领域 ｄ ｎ内选取样本快 ， 如图１ 所示 ， 从图 １ 中我们可以看出 ， 固定 的是样本块 的选取 区域 大小。邻 接 样本块和样本块 之间有着像素 的重 叠 ， 接着优 先权最高 的待 填充像素块 ｐ （ ｘ ） ｐ ＝ ｛ ｐ （ １ ） ， ｐ （ ２ ） ， ． ． ． ， ｐ （ Ｎ ） ｝ （ 其 中ｘ ｉ 是像 素块的中心像素） 从 所 有 的候选 样本块 组成集合 ｐ ＝ ｛ ｐ （ １ ） ， ｐ （ ２ ） ． ， ｐ （ Ｎ ） ｝ （ 其 中Ｎ是 样本块 的总个数 ） 中选择 与之最相似 的样本块 ｐ （ ｘ ｉ ） ， 将选 取的样本块 中 的像 素填充到受损 区域对应 的像 素值 ｐ （ ｘ ｉ ） 处， 然后 利用 重复迭代 的方法 ， 从 而使 受损 图像 得以修复。
Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｋ ｎ ｏ ｗ ｌ ｅ ｄ ｇ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ电 脑 知 识 与技术
Ｖｏ １ ． ９ ， Ｎｏ ． １ ９ ， Ｊ ｕ ｌ ｙ ２ ０１ ３ ．
一
种基于样 本纹理 的图像修复算法研 究
赵伦
（ 昭通 学院 计科 系 ， 云南 昭通 ６ ５ ７ ０ ０ ０ ）
摘要 ： 传统 的基于样 本纹理的 图像修复算法也存在一 定的问题 ， 对 于待修复 区域周 围比较平 滑时， 样本块之间的相似性非 常大 ， 如果仍 采用全图遍历 ， 会 增 加 系统 的 开销 ， 如 果 降低 匹 配 范 围 ， 对 于纹 理 结 构 比较 复 杂 的破 损 区域 ， 会 造 成 匹配 样 本 的 多样性减 少。在 该文 中， 提 出一种新 的基 于样本纹理 的数字 图像修复算 法， 该算 法的原理 是依 据破损 区域边缘 纹理 结 构的复杂性 ， 动 态的选择 匹配样本 区域 ， 该 方法能够 弥补全 区域检 索带 来的 系统 开销 问题 ， 还能够较好 的保持 待修 复 区域
基于样本块的图像修复方法
基于样本块的图像修复方法基于样本块的图像修复方法是一种常用的图像修复技术，它利用图像中的局部信息来修复图像中的损坏部分。
这种方法广泛应用于数字图像处理、计算机视觉和图像分析等领域。
本文将介绍基于样本块的图像修复方法的原理、算法和应用。
基于样本块的图像修复方法的原理是利用图像中局部信息的相似性来修复图像中的缺失或受损部分。
通常情况下，图像中的局部信息可以用样本块来表示。
样本块是指图像中的一个小区域，它包含了图像中的一些局部特征，比如纹理、颜色等。
基于样本块的图像修复方法利用已知的样本块来推断未知的样本块，从而实现对图像中缺失或受损部分的修复。
基于样本块的图像修复方法的核心思想是通过寻找图像中与缺失部分相似的局部信息，来填补缺失部分。
具体来说，当图像中的某一部分受损或缺失时，算法会在图像中寻找与受损部分相似的样本块，并利用这些样本块来推断受损部分的内容。
这种方法的关键在于如何定义和计算样本块的相似性，以及如何利用相似样本块来进行修复。
基于样本块的图像修复方法的算法通常包括以下几个步骤：1. 样本块的选择：首先需要选择图像中的样本块。
通常情况下，可以选择图像中的一些邻近区域作为样本块，以保证选择的样本块与受损部分具有一定的相似性。
2. 相似性度量：接下来需要计算选择的样本块与受损部分的相似性。
这可以通过计算样本块之间的距离或相似度来实现。
常用的相似性度量方法包括欧氏距离、余弦相似度等。
3. 受损部分的推断：根据相似性度量的结果，可以利用与受损部分相似的样本块来推断受损部分的内容。
这通常涉及到插值、拟合或其他数学模型的应用。
4. 修复结果的整合：最后需要将推断的受损部分与原有图像进行整合，以得到修复后的图像。
基于样本块的图像修复方法的具体算法可以根据不同的应用场景和需求进行调整和优化。
可以在相似性度量中引入加权因子来调整不同局部信息的重要性；可以结合机器学习方法来学习局部信息的相似性模式等。
基于样本块的图像修复方法在许多领域都得到了广泛的应用，包括数字图像处理、计算机视觉和图像分析等。
数字图像恢复算法在红外图像处理中的应用研究
数字图像恢复算法在红外图像处理中的应用研究随着技术的不断发展，红外图像处理技术在军事、医疗、安防等领域中得到了广泛应用。
然而，由于红外图像的特殊性质，图像上常常存在低对比度、噪声、模糊等问题，这些问题会影响图像的质量和准确性，从而会影响后期处理和应用。
因此，如何提高红外图像的质量和准确性，成为当前研究亟需攻克的难题。
数字图像恢复算法作为一种有效的图像增强技术，被广泛应用于红外图像处理，能够有效地解决红外图像中存在的噪声、模糊等问题，提高图像的质量和准确性。
一、数字图像恢复算法简介数字图像恢复算法是一种基于数学模型的图像增强技术，可以通过数学方法提取图像中的信息，提高图像的质量和准确性。
常用的数字图像恢复算法包括傅里叶变换、小波变换、图像去噪、图像复原等。
其中，傅里叶变换和小波变换是常用的图像变换方法，可以将图像从时域转换到频域，提取图像中的高频和低频信息。
图像去噪和图像复原是数字图像恢复算法中的两种常见方法，可以有效地去除图像中的噪声和恢复损坏的信息。
二、数字图像恢复算法在红外图像处理中的应用红外图像具有良好的穿透性和热辐射性质，可以在夜间、雾霾等环境中进行拍摄。
然而，红外图像本身存在着许多问题，如低对比度、噪声、模糊等，这些问题会影响图像的质量和准确性。
数字图像恢复算法作为一种有效的图像增强技术，被广泛应用于红外图像处理中。
1. 图像去噪图像噪声是红外图像中的常见问题之一，会影响图像的清晰度和准确性。
图像去噪算法可以去除红外图像中的噪声，提高图像清晰度和质量。
常见的图像去噪算法包括小波去噪、中值滤波、均值滤波等。
小波去噪是一种基于小波变换的图像去噪方法，可以有效地去除红外图像中的噪声，保持图像的细节信息和清晰度。
2. 图像复原图像复原是一种可以恢复损坏图像的信息的图像恢复技术。
在红外图像处理中，常见的图像恢复方法有利物浦算法、Laplacian 等。
利物浦算法是一种基于小波变换和局部重建的图像复原方法，可以恢复红外图像中的损坏信息，提高图像的质量和准确性。
基于样本块的图像修复方法
基于样本块的图像修复方法图像修复是计算机视觉领域中一项重要的技术，其目的是在不改变图像整体结构的情况下，消除图像中的噪声、缺陷等因素，提高图像质量。
基于样本块的图像修复方法是其中的一种较为有效的修复方法，该方法旨在通过利用图像中存在的局部结构信息，将图像中的缺陷区域自适应地利用样本块进行修复。
一、基本原理基于样本块的图像修复方法的基本原理是通过样本块的相似性，将待修复的区域利用最优的样本块进行替换，从而实现缺陷区域的修复。
该方法的具体实现流程如下：1、图像块的分割首先将待修复的图像分为多个图像块，将每个图像块视为一个分割单元，对每个单元进行分析处理。
2、样本块的提取对于每个分割单元，从其周围提取一定数量的最相似的样本块。
对于每个样本块进行比较，取出最相似的一组或几组样本块，作为待修复块的参考模板。
3、块的匹配对于待修复块，通过计算其与每个样本块的相似度，找到最匹配的样本块。
相似度的计算可以采用基于像素点的相似性计算、基于局部梯度信息的相似性计算等方法。
4、块的修复二、方法特点1、适应性强该方法通过自适应地利用样本块进行修复，能够适应不同的缺陷类型和程度。
2、修复效果好由于采用了最优的样本块进行替换，可以有效地减少图像失真和伪影，提高修复效果。
3、计算量小该方法的计算量较小，能够在较短时间内实现图像修复，可以满足实时应用的需求。
三、应用领域基于样本块的图像修复方法在图像处理、计算机视觉等领域具有广泛的应用，例如：1、医疗图像处理：可以用于对医学影像中的噪声、伪影等进行修复，提高影像质量。
2、图像视频压缩：可以用于对压缩时产生的伪影、失真等进行修复，提高压缩效果。
3、数字图书馆：可以用于对数字化的图书、建筑物、文物等进行修复，保护文化遗产。
4、虚拟现实技术：可以用于对虚拟场景中的杂波、失真等进行修复，提高虚拟现实体验。
综上所述，基于样本块的图像修复方法是一种较为有效的图像修复方法，其在多个领域均具有广泛的应用前景。
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。
基于样本的图像修复的仿真及分析
基于样本的图像修复的仿真及分析作者：王彩峰，王妍力，王迎勋，王香，付海燕，范卉青来源：《科技传播》 2018年第7期王彩峰，王妍力，王迎勋，王香，付海燕，范卉青齐鲁理工学院，山东济南 250200摘要随着科学技术的发展，数字图像处理影响着人们的生活。
跟图像相关的图像修复也越来越重要。
图像修复标准可分为两类，第一类是基于结构的图像修复，第二类是基于纹理的图像修复。
文章主要介绍基于样本的图像修复，以 Criminisi 算法为例。
在 MATLAB 环境中用该方法来修复被损坏的图像。
然后对基于结构和样本的方法进行比较，还原度是有不同的。
通过仿真可知基于样本的 Criminisi 算法在图像信息的还原上比结构的还原效果要好。
关键词样本； Criminisi 算法；图像修复中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）208-0115-02随着人们对图像质量的要求越来越高和拍照技术的日益熟练，照片图像修复的用处也越来越广范[1] 。
近年来，图像的保存方式也变得多种多样，不再只是单一的纸张保存，也包括相机、 MP3、照片、胶卷等各种媒介。
图像修复也越来越影响着人们的生活琐事以及科学研究等。
图像修复就是对损坏的图像进行处理并把它的本来面貌还原的过程。
图像修复是一门关于图像处理的重要课题。
而对图像修复效果良好的Criminisi 算法是靠提取图像的纹理特征进行信息匹配从而达到图像修复的目的[2] 。
图像修复技术属于图像复原的一部分研究内容，是图像处理的一个核心技术。
该技术在老照片的修复、影视特技制作、数据压缩、虚拟现实、多余物体剔除等许多领域都有着重大的应用价值和应用前景，并且图像复原在太空、科学研究等领域具有非常大的用途。
1 图像修复的原理图像修复技术的种类主要分为两类：第一类是基于结构的图像修复；第二类是基于纹理的图像修复技术。
最早提出的基于结构的图像复原技术是基于偏微分方程的图像复原算法[3] 。
基于样本的图像修复方法
基于样本的图像修复方法引言：图像修复是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在通过算法和技术实现对损坏或缺失的图像进行恢复和修复。
基于样本的图像修复方法是其中一种常用的修复算法，它通过利用图像中的其他区域或图像库中的样本来填补损坏或缺失的部分，从而重建完整的图像。
本文将介绍基于样本的图像修复方法的原理、常用的算法和实践应用。
1. 基本原理基于样本的图像修复方法基于一个关键假设：图像中各个区域之间的连续性和相似性。
根据这个假设，我们可以通过利用图像中的其他区域或图像库中的样本来预测和填补损坏的部分。
该方法的基本步骤如下：（1）寻找相似样本：在图像中，寻找与损坏部分相似的样本区域。
这些样本区域可以来自同一图像的其他区域，也可以来自其他图像。
（2）样本匹配：对于每个损坏部分，找到最合适的样本进行匹配。
匹配的标准可以是颜色、纹理、形状等相似性度量。
（3）样本拟合：通过将合适的样本复制到损坏的部分，直接覆盖或利用插值等方法进行拟合。
（4）优化处理：对拟合后的图像进行优化处理，以消除边缘瑕疵、平滑过渡等。
2. 常用算法在基于样本的图像修复方法中，有许多不同的算法被提出并广泛应用。
以下是几种常见的算法：（1）纹理合成算法：该算法通过基于纹理的图像合成方法，将图像库中的纹理样本应用于损坏区域。
通过检测和匹配图像中的纹理特征，可以实现比较自然的图像修复效果。
（2）基于显著性的图像修复算法：该算法通过分析损坏区域和周围区域的显著性差异，选择合适的样本进行修复。
基于显著性的修复算法可以在修复过程中更好地保留图像的结构和特征。
（3）基于字典学习的图像修复算法：该算法利用字典学习的方法，通过学习图像的稀疏表示来进行修复。
将图像分解为原子字典的线性组合，可以更好地捕捉图像的局部结构和特征。
3. 实践应用基于样本的图像修复方法在许多实际应用中被广泛使用。
以下是一些实践应用的例子：（1）图像去噪：图像中的噪声会影响图像的质量和清晰度，基于样本的图像修复方法可以去除噪声，恢复图像的真实细节。
基于重构样本区域的数字图像修复算法研究
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 ； Ｃ ｒ ｉ ｍｉ ｎ ｉ ｓ ｉ 算 法； 样本块 ； 搜 索域
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ ２
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 ， ２ ０ ０ ２ （ ６ ） ． ［ ２ ］ 臧 运 华． 运 输 问题 的 一 种 图上 解 法 ［ Ｊ ］ ． 运 筹 与 管理 ， ２ ０ ０ ２ （ ８ ） ． ［ ３ ］ 程 国 忠． 运 输 问题 的 神 经 网络 解 法 ［ Ｊ ］ ． 计算机应用研 究， ２ ０ ０ １ ． ［ 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
基于样本的图像修补方法在视频修复中的应用
Ｋ ｅ ｗ ｏ ｄｓ ｉ ｅ ｅ ｔ ｒ ｔｏ ，ｉ ａ ｅ ｉ ｐ ｉ ｔｎｇ ｐ ｉｒ ｔ ， ｅ ｔｅ ｅ ｙ ｒ ：ｖ ｄ ｏ ｒ ｓ ｏ ａ ｉ ｎ ｍ ｇ ｎ ａ ｎ ｉ ， ｒｏ ｉｙ ｂ ｓ ｘ ｍｐ ａ ａ ｃ ｔ ｘ ｕ ｅ ｓ ｎ ｈ ｓｓ ｌ ｒｐ ｔ ｈ， ｅ ｔ ｒ ｙ ｔ ｅ ｉ
ｗｉｈ ｘｅ ｐｌ ｒ ｂａ ｅ ｉ ａｇ ｎｐａｉ ｉ ｔ ｅ ｍ ａ — ｓ ｄ ｍ ｅｉ ｎｔｎｇ，ｔ ｅ ｈｏｄ ｉ ｏｒ ｆ ｃｅｎ ｎ ｄｅｏ ｒ ｓ ｏｒ ｔｏｎ， ｎ ａ ｉ ｌｉ ｒ ｏ ｓ ｈｅｍ ｔ ｓｍ ｅｅ ｉ ｉ ｔ ｉ ｖｉ ｅ ｔ ａ ｉ ｃａ ｖｏ ｄ ｆ ｌｎｇ ｅ ｒ ｒ ｉ ａ ｎｄ ｒ ｒ ｓ ｅ ｅｒ ｏ ｐｒ ａｄ，ａ ｓ ｂｅ ｔ ｒ ｅ ｃｉｎｃ ｎｄ ｈａ ｔ ｅ ｆ ｅ ｙ． ｉ
Ｖ ｉ ｏ Ｒ ｅ ｔ ａ ｉ ｎ Ｕ ｓ ｎｇ Ｅｘ ｍ ｐ ａ － ｓ ｄ Ｉ ｐａ ｎ ｉ ｄｅ ｓ ｏｒ ｔｏ ｉ ｅ ｌ ｒ Ｂａ ｅ ｎ ｉ ｔ ｎｇ
Ｇ Ｕ ｉ Ｈ ＡＮ ｕ Ｙ ， Ｊｎ
基于GAN的图像修复算法研究
基于GAN的图像修复算法研究近年来，基于GAN（生成式对抗网络）的图像修复算法应用越来越广泛，受到了学术界和工业界的普遍关注。
本篇文章将探讨基于GAN的图像修复算法的研究进展、技术原理及未来发展方向。
一、GAN技术原理首先，我们来介绍一下GAN技术的基本原理。
GAN 是由两个神经网络组成的模型，其中一部分是生成网络（Generator），另一部分是判别网络（Discriminator）。
生成网络通过学习输入数据的分布，生成与输入数据相似的新数据，而判别网络则负责判断新生成的数据是否真实。
为了优化两个网络，它们通过相互博弈的方式进行训练，不断进化和逐步提高。
因为GAN技术有很好的生成效果和相较于传统算法更快的训练速度，因此GAN技术被广泛用于图像、音频、视频等各种类型数据的生成。
二、基于GAN的图像修复算法在基于GAN的图像修复算法中，由于缺失的数据信息在图像修复前是未知状态，因此我们只知道少部分像素的信息。
而GAN技术的生成网络可以学习输入图像的相关信息，并通过生成器获得整个图像的输出。
同时，判别器则能判断修复后的图像是否具有真实性，从而优化生成器的输出。
这种方式较之基于插值算法的图像修复技术，使得修复后的图像更加真实、自然。
GAN技术的图像修复算法具体步骤如下：1.输入原图像并对图片进行预处理，使得需要修复的部分处于未知状态。
2.生成网络通过学习输入图像的分布，学习到图像的特征，并生成缺失部分的数据。
3.判别网络学习输入图像的分布，并判别生成网络生成的图像是否真实，并根据结果反馈给生成网络，优化生成网络的输出。
4.生成器输出最终修复后的图像。
三、基于GAN的图像修复算法的研究进展对于基于GAN的图像修复算法，目前已有很多研究成果。
例如，研究者们采用了不同局部区域的邻域信息、残差网络和多种损失函数等方法来增强生成网络的特征学习能力。
这些方法极大地提高了模型的修复能力，使得图片质量得到显著改善。
此外，针对于在复杂场景中图像修复难的问题，研究者们也提出了许多基于GAN的改进算法。
基于样本块的图像修复方法
基于样本块的图像修复方法图像修复是指通过数字图像处理技术，尽可能地还原被破坏的图像，使其恢复到原本的状态。
基于样本块的图像修复方法是一种常用的图像修复技术，其核心思想是通过局部图像块的相似性，来推断瑕疵区域的像素。
在实际应用中，图像修复被广泛应用于各种领域，如数字艺术修复、医学图像处理、电影视频修复等。
基于样本块的图像修复方法主要分为以下三个步骤：瑕疵区域检测、候选修复区域筛选和最优修复。
瑕疵区域检测是指通过一定的算法找出被破坏的区域，并标记出来。
候选修复区域筛选是指在瑕疵区域周围找到与之相似的图像块，并选取其中最合适的那个作为修复图像。
最优修复是对选定的修复图像进行处理，使其与原图像无缝衔接。
在实际应用中，基于样本块的图像修复方法存在许多技术挑战，如如何精准找出瑕疵区域、如何准确地选定候选修复图像块等。
瑕疵区域检测方面的方法主要分为两大类：基于普通图像处理方法和基于深度学习的方法。
在基于普通图像处理方法中，常用的技术包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
而基于深度学习的方法则利用深度卷积神经网络对瑕疵区域进行检测，具有更高的准确性和鲁棒性。
候选修复区域筛选方面，目前主要采用两种方法：基于纹理和颜色特征的方法以及基于距离度量的方法。
基于纹理和颜色特征的方法利用样本块的纹理和颜色信息来计算与瑕疵区域相似的图像块，然后根据相似度进行排序并选取最合适的那个。
而基于距离度量的方法则根据图像块之间的距离计算相似度，并选取距离矩阵中最小的那个作为修复图像。
最优修复方面，主要有两种方法：图像插值和纹理复制。
图像插值是指通过插值算法来生成新的像素值，使得修复区域与原图像的邻域区域最为接近。
而纹理复制则是直接从选定的修复图像中复制纹理信息，使得修复区域的纹理与原图像保持一致。
综上所述，基于样本块的图像修复方法是一种有效的图像修复技术，其应用领域广泛，但仍存在一些挑战需要克服。
随着深度学习技术的不断发展，基于样本块的图像修复方法可以进一步提高其准确性和鲁棒性，促进该技术在各领域的应用。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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基于样本的数字图像修复技术研究
数字图像修复一般是利用计算机技术对图像所丢失的信息或者丢失信息的区域进行修复或者填充。
文章从图像修复的技术原理以及特征两个方面概述了它的含义，并论述了基于样本的数字图像修复技术应用的重要性，最后对基于样本的数字图像修复技术进行了深入的分析。
标签：样本；数字图像；图像修复技术
1 图像修复技术概述
1.1 技术原理
图像修复技术属于半自动图像智能处理技术，并且它是当前计算机图形学科技术中的一个研究热点。
图像修复在一定程度上，是利用计算机技术对图片当中出现的污点以及划痕等进行修复，使经过修复后的图片能够在一定程度上，不被人眼察觉的一种图像处理技术。
当下，现有的图像处理软件，在一般情况下均能对图片进行后期处理，例如，Photoshop、光影魔术手等图像修复软件。
1.2 特征
图像修复技术在当前计算机图像学科中已被广泛应用，这种修复技术对文物保护、广播电视后期特效，以及想要表现虚拟现实，具有十分重要的作用。
一般情况下，图像修复在一定程度上会受到很多因素的影响，使其局部信息出现损伤。
例如：在某种条件下，为了某种特殊要求而利用图像修复技术，将完整的图片或者图像中的信息移动到另外的地方，又如：某些图片或者图像在数字媒体技术下，进行获取、处理、压缩，在这个过程中由于信息丢失，最终导致图像所留下的信息出现缺损区域等。
由此可见，为了保证图像信息的完整性，这就需要图像修复技术在一定基础上为图像重新扫描、处理，从而使图像恢复完整性[1]。
2 基于样本的数字图像修复技术应用的重要性
首先，它是对静态图像的裂痕以及污点进行修复。
数字图像修复技术，在一定基础上对污点以及有损伤的图像进行清理，从而利用数字化技术对这些污点图像进行整合，最后呈现给人们一个视觉“完整”并且合理的图像。
当下在我国印刷行业，对于一些破损的老照片或者有划痕的照片均可以利用这种技术进行简单的修复。
其次，数字图像修复也是动态影像修复。
如今，我国计算机技术的发展越来越迅猛，因此图像修复技术，不仅能对一些静态的图片进行简单修复，而且这种技术在我国乃至全世界的影视行业也应用广泛。
例如：这种技术可以在一定基础上对制作好的影视进行修复。
最后，图像修复技术在其他的一些领域也被广泛使用，例如：摄影领域，在摄影中，人们可以利用这种技术对照片中的“红眼”现象进行处理，除此之外，在一定基础上我们还可以利用数字图像技术，生成自己所要的特殊艺术效果图像，总而言之，这种修复技术已经涉及到多个领域，并且在不同领域中的应用均得到了很好的发展[2]。
3 基于样本的数字图像修复技术
3.1 基于样本的快速图像修复算法
Criminisi提出了基于样本块的图像修复的快速算法，其算法具体步骤如下：
3.1.1 计算修复区的优先权
设输入图像已知区域H，待修补区域K，边界为N，如图1所示。
p为破损区域边缘上点，对于给定中心在p点的修复块Jp，优先权P（p）定义如下：P （p）=C（p）D（p）。
优先权P（p）的值综合反映了待修复块的置信度和结构强弱，由此来决定图像修复顺序。
其中置信度C（p）衡量p处信息可靠程度；数据项D（p）反映目标结构信息的强弱，分别定义如下：
3.1.2 搜索最佳的匹配块并填充
计算K上所有点的优先级，得到优先权最高的待修补块Jp，然后在已知区域中找与Jp最为相似的样本块Jq，即满足Jq=argm in（d（Jp，J′q）），其中d（Jp，J′q）表示Jp和Jq的相似度，定义为d（Jp，J’q）=，将其值拷贝到待修复块，从而完成一次修复。
3.1.3 更新置信度
当Jp中未知区域填充完后，更新Jp内像素点的置信度。
3.2 基于局部平均灰度的快速图像修复方法
一般情况下，在进行精确的SSD匹配之前，先用平均灰度值对其进行筛选并在一定基础上淘汰一部分灰度差异较大的匹配模块，这样一来便可以有效的提升图像修复和算法的效率。
如图2所示，考虑到待修复块只包含了部分的已知像素（图中白色背景部分），为使匹配更加精确，引入二级匹配项——局部平均灰度值（LAGV）。
设平均灰度值阈值为Tagv，局部平均灰度值阈值为Tlagv，其算法的主要步骤为：
3.2.1 提取用户选定的待修复区域Ω的边界SΩ
（1）预计算AGVq，LAGVq，？坌q∈Φ。
（2）将所有候选块q按照A VGq值从小到大排列成有序链表L。
3.2.2重复下述步骤直到结束：（t为迭代变量）
（1）if SΩ=？覫，exit。
（2）根据P（p）=C（p）·D（p）计算优先级P（p），p∈sΩ。
（3）找到优先级最大的待修复块Ψp。
（4）在背景区域中搜索最优匹配块Ψp，使用平均灰度值阈值Tagv筛选候选块；使用局部平均灰度值阈Tlagv筛选候选块。
4 结束语
总而言之，圖像已经成为人们获取信息的重要途径和重要方式，因此在近几年来，图像修复这一技术在各个媒体行业不仅广受欢迎，而且在一定程度上还受到更多数字媒体对其的关注，在日常生活中，图像信息的不完整是一种普遍现象，因此这就需要我们对受损的图片进行处理和填充。
例如，利用图像修复技术可以有效清除图像上的污点和划痕，因此对图像修复技术的研究与推广是当前研究人员以及推广人员首要的做的一件事情。
参考文献
[1]张晴.基于样本的数字图像修复技术研究[D].华东理工大学，2012.
[2]杨秀红.基于结构张量的数字图像修复技术研究[D].西安电子科技大学，2014.
[3]彭坤杨，董兰芳.一种基于图像平均灰度值的快速图像修复算法[J].中国图象图形学报，2010.。