文档介绍：摘要程,其目的是恢复有信息缺损的图像,并使观察者无法察觉图像曾经缺损或已被变分法的相关知识、整体变分∞图像修复是图像复原研究中的一个重要内容,也是当前图像处理和计算机视觉领域中的一个研究热点。图像修复是对图像上信息缺损区域进行信息填充的过修复。该项技术在文物保护、影视特技制作、老照片的修复、图像中文本的去除、障碍物的去除以及视频错误隐藏等方面,有着很高的应用价值。该领域的研究,国外正在蓬勃发展,国内尚处于起步阶段。本论文主要研究小尺度破损的图像修;;技术和大尺度破损的图像补全技术,以及它们的相关应用。论文针对图像修补问题,着重研究变分P图捌渌惴ǎ徽攵酝枷癫谷侍猓胖匮芯炕谖评砗铣傻耐枷裥薷算法;最后,探讨图像修复技术在图像压缩,图像缩放等方面的应用。论文的第一章是绪论,介绍本文的研究背景、国内外研究现状和应用前景,以及本文的结构和创新点。作为实际工作的理论指导,第二章介绍和评述数字图像修复技术的基本知识和常用算法,分析了最佳猜测原理和贝叶斯框架理论、图像修补与视觉心理学、P停约拔评砗铣杉际醯取第三章研究小尺度破损的图像修补问题。通过分析模型存在的不足,根据嗓声的情况,提出两种基于能量最小化的变分图像修补模型。利用变分原理,推导出两种变分模型所对应的方程;利用图像的局部正交坐标系,分析其扩散能力。其次,根据对两种模型的分析,利用半点差分格式,设计出图像修补的数值算法。理论分析和实验结果都表明,修补模型在图像修补的视觉效果和收敛速度上都要优于修补模型。第四章在对现有小波域图像修补模型进行分析研究的基础上,提出了一种基于阕拥男〔ㄓ蛲枷裥薏鼓P停煌ü鹘谀P椭械目杀洳问梢酝处理噪声图像和无噪声图像。根据所建立的修补模型,利用变分原理推导出对应的方程,建立了与之对应的扩散方程。利用有限差分法实现了扩散方程的数值求解,进而给出了数值实现方案,以及具体的算法步骤。理论分析和实验结果都表明,该模型在运算时间和修补效果上都具有更好的综合性能。第五章针对现有图像补全算法的运行速度慢、易产生误匹配以及引入模糊等
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缺点,提出了一种基于纹理合成的快速自适应自然图像补全算法。该算法充分利用多数自然图像都具有一定的纹理走向这一事实,给出一种计算纹理主方向的方法,并将搜索范围缩小到这一方向,减少了寻找最优匹配块的时间,提高了纹理合成的速度;其次,定义了块的优先权,尽量使具有较多已知信息和较多结构信息的区域的优先权值最大,使具有最大优先权的块先被修复;最后给出一种利用局部梯度信息,选择模板窗口大小的自适应方案来改进图像的补全质量。大量实验表明,与同类算法相比,该算法能有效改善补全图像的视觉效果,还可以大大提高纹理合成的速度。第六章探讨了图像修复技术在图像压缩、图像缩放等方面的应用。针对图像压缩问题,利用图像修补技术,提出一种全新的图像压缩方法。与传统的基于变换编码的方法不同,本方法仅对一些重要的图像特征绫咴编码和存储,而其它不重要的平滑区域不被编码和存储,这样可以大大减少编码的数据量;而在解码端,利用图像修补技术来重构平滑区域。大量实验结果表明,该压缩方法能够在较少信息量的情况下得到很好的重建图像。针对图像缩放问题,根据修补模型,建立一种用于图像放大的数字滤波器。实验表明,该滤波器能在放大图像的同时滤除噪声。第七章总结论文的主要创新成果与研究结论,并提出了一些需要深入研究的关键词:图像复原,图像修补,图像补全,整体变分模型,骱湍P停评问题。合成摘要Ⅱ
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签名:』丛导师签名签名:丛独创性声明关于论文使用授权的说明日期:知占年,彦月,矿日本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑日期:‘
第一章绪论数字图像修复技术的背景、目的和意义损压缩嗍、视频通信的错误隐斟”,确矫嬗凶胖卮蟮挠τ眉壑怠K淙荒壳安捎媚随着数字技术的不断发展和进步,数字图像技术在扫描仪、数码相机、数码摄像机、数字电视、以及可收发图像的移动电话等数