基于方差和邊緣插值的鄰近點圖像修復(fù)算法

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1、1842008,44(14)ComputerEngineeringandApplications計算機工程與應(yīng)用基于方差和邊緣插值的鄰近點圖像修復(fù)算法周春霞,吳錫生ZHOUChun2xia,WUXi2sheng江南大學(xué)信息工程學(xué)院,江蘇無錫214122CollegeofInformationEngineering,JiangnanUniversity,Wuxi,Jiangsu214122,ChinaE2mail:leleheart@126.comZHOUChun2xia,WUXi2sheng.Adjacentpixelsimageinpainting

2、basedondeviationandedgeinterpolation1ComputerEngi2neeringandApplications,2008,44(14):184-186.Abstract:Itisreadytoproposeanewmethodofimageinpaintingandnoiseremovingwithoutcomplextheory.Itcombinestheinpaintingwithremovingnoisetogetthebettereffect.Thealgorithmofnoiseremovingtestwh

3、etherthewholeimagepointsisinfluencedbynoisetoexpressthemethodofreservingobjectspedgeanddetailinimagebasedonvicinitypoints;andthealgorithmofimageinpaintingintroducesaparameterPointPriority(PP)ininpaintingregionsoastoexpresstheinpaintingalgorithmbasedonvicinitypoints.Thealgorithm

4、hasbetterperformancevalidatedbyexperiments.Keywords:imageinpainting;priority;noiseremoving;vicinitypoints;edge摘要:提出了一種復(fù)雜度較低的結(jié)合去噪的圖像修復(fù)新方法,將圖像修復(fù)和去噪相結(jié)合,達到了更好的修復(fù)圖像的目的。圖像去噪算法通過檢驗每一個像素點的被腐蝕程度得到了一種基于鄰近像素點并保留圖像對象邊緣和細(xì)節(jié)的算法;圖像修復(fù)算法通過定義修復(fù)區(qū)域像素點的優(yōu)先度得到了一種鄰近像素點的圖像修復(fù)算法。經(jīng)實驗驗證,該方法具有良好的性能。關(guān)鍵詞:圖像修復(fù);

5、優(yōu)先度;圖像去噪;鄰近像素點;邊緣DOI:10.3778/j.issn.100228331.2008.14.052文章編號:100228331(2008)1420184203文獻標(biāo)識碼:A中圖分類號:TN911.731引言這一思想改進的算法也已有提出。文獻[6]采用鄰近像素點數(shù)字圖像修復(fù)的術(shù)語首次由Bertalmio,Sapiro,Caseles,和的信息對圖像的每一個像素點進行噪聲檢驗,若是噪聲點則Ballester提出,并且提出了一個基于傳輸理論的平衡模型。進行完全代替其值,若是非噪聲點則保持原像素值不變,視被數(shù)字圖像的修復(fù)一般包括缺失信息(即空

6、白區(qū)域)的填充和腐蝕程度而定利用加權(quán)方程計算出最終像素值。但是此方法噪聲的去除,這也是圖像處理方面兩個很重要的主題,并且有雖然保持了圖像的某些細(xì)節(jié),但是沒有考慮到圖像的邊緣,導(dǎo)很廣泛的應(yīng)用。缺損區(qū)域填充算法的最基本思想就是用空白致去噪后的圖像邊緣模糊。針對以上問題提出了一種不需要區(qū)域周圍的可用像素點信息通過某種影射或傳輸來填充此區(qū)大量的數(shù)學(xué)理論也無需求解復(fù)雜方程的新方法,此方法主要域。噪聲的去除最常用的是通過各種濾波算法達到保護圖像從圖像的結(jié)構(gòu)入手,抓住鄰近區(qū)域的像素點信息進行計算,不[1]僅能很好地修復(fù)空白區(qū)域又能保持圖像的邊緣及細(xì)節(jié)特征。質(zhì)量的目

7、的,例如均值濾波、中值濾波和自適應(yīng)濾波等。目前已有多種圖像修復(fù)模型和算法,主要包括BSCB模型,MSF通過實驗驗證了此方法的有效性。方程,總體變分方法TV(TotalVariational)和曲率擴散CDD(Curvature2DrivenDiffusion)模型[2]等。但是這些算法幾乎都2算法描述[3]以很嚴(yán)格的數(shù)學(xué)理論和復(fù)雜的方程為基調(diào),比較難以理解。圖像的修復(fù)和去噪處理通常都利用鄰近像素點的信息,文獻[4]提出的模型沿著已知信息點的等值線(isophotes)方但處理思想不同。圖像修復(fù)是通過計算空白區(qū)域邊界像素點向不斷向修復(fù)區(qū)域內(nèi)擴散,以迭代

8、的方式填充整個修復(fù)區(qū)域,的優(yōu)先度,并由梯度倒數(shù)和等值線方向積加權(quán)來計算填充像利用眾多向量,難以表達。文獻[5

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