破损区域分块划分的图像修复

目的： 提出一个算法,使计算机能够自动修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像。 方法： 本研究通过模仿手工修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像的方法,按如下2个步骤来修复图像：1) 破损区域的划分,首先,对各断裂边界线进行匹配配对。然后,将已配对的各断裂边界线进行直接连接,从而在破损区域内形成各个待修复块。2) 各块的修复,首先,采用BSCB算法中的传输方程和扩散方程将已选邻域信息迭代传输和扩散到各块破损区域,以修复完优先级最大的各个块。然后,判断是否有次优先级的待修复块,若有,则采用边界线删除算法删除部分冗余边界线,接着按相同方法修复次优先级的待修复块;若无,则修复完成。 结果： 基于以上图像修复步骤,提出了破损区域分块划分的图像修复算法。将提出的该算法和其它3个算法用于修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像,其结果显示,该算法所修复图像的PSNR值平均提高1.49db,同时,所修复图像具有较好的视觉效果。 结论： 和其它3个算法相比,提出的破损区域分块划分的图像修复算法更适合于修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像。     

划分特征子区域的图像修复算法

为了解决含有丰富纹理信息和复杂结构信息的大破损区域中的缺失信息修复的问题,提出了一种划分特征子区域的图像修复算法。首先,根据图像中包含的不同特征,运用特征公式进行特征提取,再通过统计特征值划分特征子区域,提高了图像修复的速度;其次,在原Criminisi算法的基础上改进了优先级的计算,通过增大结构项的影响,避免结构断裂的产生;然后,通过目标块和其最佳邻域相似块共同约束样本块的选取,确定最佳样本块集;最后,利用权值分配法合成最佳样本块。实验结果表明,所提算法相比原Criminisi算法,其峰值信噪比（PSNR）提升了2~3 dB,相比基于稀疏表示的块优先权值计算的算法,其修复效率有明显的提高。所提算法不但适用于一般小尺度的破损图像的修复,而且对于含有丰富纹理信息和复杂结构信息的大破损图像的修复效果也更佳,并且修复后的图像更加符合人们视觉上的连通性。     

基于参考纹理与自身色彩的图像修复

传统的图像修复工作仅仅利用破损图像本身的信息完成,破损面积较大并且结构比较复杂时,破损图像不能提供足够的信息导致修复效果不理想。针对这个问题提出了基于参考图像纹理与破损图像自身颜色的修复算法。该算法在图像库中通过图像检索智能筛选相似参考图像,并选择最优区域填充破损图像区域,利用参考图像样块与自身未破损区域的纹理信息保证修复边界的平滑性,再结合颜色迁移与扩展算法使破损图像修复区域与完好区域的色彩协调一致。实验结果表明新提出的修复算法使得图像修复区域过渡更加自然,能在视觉上有较好的效果。     

光滑拟合模型的IIPBDR图像修复算法

目的 原始的破损区域分块划分的图像修复(IIPBDR)算法在修复连接两断裂边界线时,采用的是直线路径,这使得IIPBDR算法不适合修复含有较大曲率边界线的破损图像。针对IIPBDR算法所存在的问题,本研究希望找到一种方法能够求得任意两匹配好断裂边界线之间的光滑曲线路径,并用此曲线路径来代替IIPBDR算法中的直线路径,以对IIPBDR算法进行改进。方法 1) 通过模仿人类的视觉连通性原理提出了光滑拟合模型;2) 采用最小二乘法求取光滑拟合模型的各个参数,进而求得两断裂边界线之间的光滑曲线路径;3) 用该光滑曲线路径来代替IIPBDR算法中的直线路径以修复连接两断裂边界线。结果 基于以上研究,文中提出了“光滑拟合模型的IIPBDR图像修复算法”,并对破损区域较大、结构信息较复杂的破损图像进行了修复实验。和BSCB(Bertalmio, Sapiro, Caselles, Ballester)、Criminisi、IIPBDR算法相比,本文算法所修复图像的PSNR值平均提高2.40 dB,且具有较好的视觉连通性效果、其边界线过渡更加自然。结论 本文改进算法在一定程度上克服了IIPBDR算法不适合修复含有较大曲率边界线的破损图像的缺点。     

邻域窗口权重变分的图像修复

目的 传统的基于样本块的图像修复算法对于破损区域周围既含有几何结构信息又含有丰富纹理信息的情形,修复过程中易出现纹理延伸现象和错误样本块问题,该研究旨在改进传统的修复算法,提出基于邻域窗口权重变分的图像修复算法。方法 该算法利用领域窗口总变分和内在变分构造出权重变分,通过对Criminisi算法中的优先级测度进行加权,提高了对几何结构信息和纹理信息的辨识能力,使几何结构信息得到优先修复;同时,在像素块的匹配过程中,通过引入整体结构差异算子,并与传统的颜色匹配相结合,提高了匹配精度。结果 改进的算法很好地克服了原算法中的纹理延伸和误匹配问题,保持了修复结果的视觉连通性,其峰值信噪比相比原算法提高23 dB。结论 相比于Criminisi算法及其相应的改进算法,本文算法能够对既含有几何结构又含有丰富纹理信息的破损区域取得更好的修复效果,同时,也能高效修复一般的破损区域,从而具有更好的普适性。     

一种基于样本纹理的图像修复算法研究

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的纹理信息。通过实验表明,该算法具有较好的修复效果。     

基于人工鱼群微细分解的先验未知像素点修复算法

由于未知像素点先验信息缺失,因此模块匹配和边缘结构信息未知,全息修复困难。传统方法采用子空间特征信息多维搜索方法未能实现对图像纹理的微细结构信息的模板匹配,效果不好。引入人工鱼群算法,提出一种基于人工鱼群微细分解和亮度补偿的先验未知像素点全息修复算法,即采用子空间特征信息多维搜索方法进行先验未知像素点置信度的更新,以保持被修复的图像破损区域的连续性。构建人工鱼群算法的图像微细分解模型,结合边缘特征点亮度补偿策略,来实现对先验未知像素点的图像信息修复改进。实验结果表明,改进的图像修复算法具有良好的视觉效果,修复时间和计算开销较少,提高了稳定性和收敛性,图像修复后的信噪比误差较小,保持在6%以内,因此该算法的性能优越。     

不规则块的图像补全算法

目的 目前在图像补全领域研究的重点和难点是补全具有复杂结构信息和丰富纹理信息的大破损区域的图像。传统的基于样本块的图像补全算法主要采用规则的模板块和匹配块来进行补全,补全过程中不能充分利用图像的结构或纹理的不规则信息,从而影响算法修复的精度和效率。针对这一问题,本研究提出一种基于不规则块的图像补全算法。方法 在该算法中,首先利用结构稀疏度来区分图像的结构信息和纹理信息并基于结构稀疏度和置信度计算破损区域边界点的优先级,然后选择优先级最高的点构造规则模板块。对处于复杂结构区域的模板块,如果其邻域含有已知的结构信息,则膨胀该规则模板并利用其周围的结构信息来辅助构造不规则模板块。接下来,在图像完好区域内搜索与该模板块对应的匹配块,如果该匹配块的邻域包含有效的结构信息,则膨胀该匹配块并补充其周围的结构信息来完善该不规则匹配块。最后,利用该不规则匹配块补全破损区域。对于补全过程中块间接缝造成的视觉不连通问题,本研究利用图像的纹理信息来进行修饰。结果 将本文算法与4种修复效果较好的算法（3种基于规则块的算法和1种基于局部敏感哈希的修复算法）进行对比,通过8组经典图像进行实例验证,采用客观评价指标峰值信噪比PSNR和主观视觉连通性进行评价,结果表明本文提出的算法峰值信噪比相较4种对比算法均有04 dB的提高,且在补全的精细度和视觉连通性方面有更佳的效果。结论 本文算法在补全含有较复杂结构和丰富纹理的破损自然图像、壁画图像和目标物体移除上有较好的修复效果,普适性较强。     

结构张量的改进Criminisi修复

目的 针对传统基于样本块的图像修复算法中仅利用图像的梯度信息和颜色信息来修复破损区域时,容易产生错误填充块的问题,本文在Criminisi算法的基础上,利用结构张量特性,提出了一种改进的基于结构张量的彩色图像修复算法。方法 首先利用结构张量的特征值定义新的数据项,以确保图像的结构信息能够更加准确地传播;然后利用该数据项构成新的优先权函数,使得图像的填充顺序更加精准;最后利用结构张量的平均相干性来自适应选择样本块大小,以克服结构不连续和错误延伸的缺点;同时在匹配准则中,利用结构张量特征值来增加约束条件,以减少错误匹配率。结果 实验结果表明,改进算法的修复效果较理想,在主观视觉上有明显的提升,其修复结果的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）都有所提高;与传统Criminisi算法相比,其峰值信噪比提高了1~3 dB。结论 本文算法利用结构张量的特性实现了对不同结构特征的彩色破损图像的修复,对复杂的线性结构和纹理区域都有较理想的修复,有效地保持了图像边缘结构的平滑性,而且对大物体的移除和文字去除也有较好的修复效果。     

快速自适应模板图像修复算法

在对图像局部特性分析的基础上,提出了一种简单的非迭代自适应模板快速图像修复算法。该算法首先通过对待修复点邻域像素梯度值进行排序,估计出该点的等照度线方向,从而自适应地确定其修复模板,然后利用快进法(fast marching method)确定修复路径并完成对整个破损区域的修复。实验结果表明,该算法对边缘细节及平滑区域均有良好的修复能力,在相近的修复时间内能得到明显优于一般快速图像修复算法的修复效果。     

参照四邻域裁剪样本的图像修复算法

针对结构纹理信息较复杂、破损尺度较大的图像修复问题,提出一种既能保持图像特征又能提高修复速度的参照四邻域裁剪样本的修复算法,将图像修复问题转化为最佳样本的检索过程。首先,提取图像结构信息,并对图像进行区域划分以缩小样本的裁剪与检索范围;其次,为了改进离差平方和（SSD）方法对块的结构信息匹配的忽视,在像素块匹配计算中引入结构对称匹配约束,有效避免了误匹配,提高了图像块匹配精度及样本搜索效率;然后,通过引入结构因子和置信度,结合传统的优先权计算,得到突出结构作用的优先级公式;最后,利用目标块与四邻域块间的重叠区域计算四邻域参照优先级,并根据四邻域提供的可靠参照信息,依据改进的块匹配方法裁剪样本集并检索最佳样本块,直至所有目标块都检索匹配到最佳样本,完成修复。实验结果表明,该算法可以很好地解决纹理模糊和结构错位等问题,在提高图像修复速度的同时,所提算法修复效果的峰值信噪比（PSNR）比其他对比算法平均提高了0.5~1 dB,使得修复后的图像更好地满足视觉连通性,同时能高效地修复一般区域,具有更好的普适性。     

基于优先权改进和块划分的图像修复

目的 针对基于样本块的Criminisi图像修复算法易发生置信项迅速下降趋于零,使优先权计算公式失效,导致修复顺序错乱造成的修复效果失真问题,以及在搜索匹配块时存在的搜索范围过大,效率过低,易出现匹配到不符合视觉效果的纹理块问题,提出一种基于优先权改进和块划分的图像修复算法。方法 首先重新定义优先权中的置信项,用样本块中的棋盘距离替代原计算公式,保证优先权一直发挥作用,从而减少因修复顺序不合理造成的错误匹配;其次根据图像纹理信息将其自适应划分为不同大小的图像块,使待修复样本块只在具有相似特征的图像块区域内搜索匹配。结果 实验结果表明,新定义的优先权,保证了修复算法的正常进行,改善了修复图像的视觉效果;由图像自适应块划分引导匹配过程,可使匹配在更少的候选块中进行,提高了算法速度。将本文方法与3种全局搜索匹配方法和1种局部搜索匹配方法进行修复结果对比分析,本文方法的修复结果视觉完整性较好,而且修复时间小于其中3种算法。结论 通过改进Criminisi算法优先权中的置信项,避免因其趋于零导致的修复顺序错乱造成的错误累积情况的发生;同时通过改进待修复匹配块的搜索范围,对整幅图像进行自适应块划分,使搜索只在相似块中进行,不仅减少了时间,而且提高了匹配的准确性。本文方法对于自然图像中大面积目标物体移除方面有较好的应用,可获得较满意的修复效果。     

基于大位移视点图像的单帧图像修复

提出一种基于大位移视点图像的单帧图像修复算法,利用大位移视点图像中的可见信息修补目标图像中的被遮挡或信息丢失区域.算法的关键在于如何转化大位移视点图像的可见信息为可用信息,以及如何利用得到的可用信息来有效地修补目标图像.在交互指定待修复的目标区域后,算法首先将所有图像分割为不同的平面场景区域,并基于图像匹配将大位移视点图像中的平面场景区域变换到当前视点.因此,其中的可见信息就可被直接使用.进而通过定义合适的修复和融合优先级函数,提出基于纹理合成和图像融合的图像修复算法,利用获得的可用信息来修补目标区域.修复区域和目标图像之间的鬼影现象使用Poisson图像融合算法来消除,以达到无缝的修复结果.实验结果表明,该算法能够修复较大的丢失信息区域中的结构和纹理信息,具有一定的实用价值.     

基于先验约束和统计的图像修复算法

利用基于块匹配（PatchMatch）图像修复算法对破损区域较大且周围既含有几何结构信息又含有丰富纹理信息的图片进行修复时,容易出现纹理延伸现象以及样本块误匹配问题。针对此类问题,在样本块的精确匹配和算法的时效性两个方面进行改进,提出新的图像修复算法。在样本块精确匹配方面,改进算法对图像进行预处理以获得图像的先验信息,并利用先验信息约束算法偏移映射图的初始化,从而转变PatchMatch算法中对图像偏移映射图的全局随机初始化为在先验信息指导下的约束初始化;在像素块匹配过程中,利用均值法和夹角法来判断不同类别像素块的相似度,从而提高样本块的匹配精度。在算法的时效性方面,根据图像相似块的统计性特性,引入直方图统计的方法来减少最终用于修复的样本标签,提高改进算法的时效性。最后,将改进算法用于实例验证,相比原算法,改进算法的运行时间减少了5~10 s,峰值信噪比（PSNR）提高了0.5~1 dB。实例验证结果表明改进算法不但可以有效地提高图像修复的精度,而且提高了图像修复的效率。     

基于显著结构重构与纹理合成的图像修复算法

文章结合结构修复算法及纹理修复算法各自的优点,并考虑显著结构对 图像修复的巨大影响,提出结合显著结构重构与纹理合成的图像修复算法。算法先利用形态 学算子剥离待修复图像中细小结构与大块区域;然后利用快速结构修复算法对图像进行处 理;再利用插值对待修复图像进行显著结构重构;最后利用基于改进优先级的加权匹配图像 修复算法进行后续修复。实验结果表明,对既有显著结构同时又包含丰富纹理的待修复图像, 与传统算法相比,本文的算法不但有更好的修复效果,而且耗时更少。     

一种基于图像平均灰度值的快速图像修复算法

基于纹理合成的图像修复技术用于修复大面积破损区域,目前此类算法都存在时间复杂度高的缺点。针对纹理算法的匹配技术进行改进,提出了一种基于图像平均灰度值的快速图像匹配算法。该算法在匹配之前预先计算纹理块的平均灰度值以及分割后的纹理块的局部平均灰度值,以取代计算复杂的匹配项SSD（sum of squared differences）;匹配过程只需对平均灰度值进行快速比较,结合阈值控制筛选掉大部分候选纹理块。实验结果表明,该算法在不损害图像修复质量的同时,将纹理修复的效率提高到实时水平。同时在纹理合成和纹理修复中具有普遍的适用性。     

引入蛇模型的曲率驱动扩散图像修复方法

数字图像修复方法可以自动地修复数字图像中用户定义的污损区域。T.F.Chan等人提出的非纹理的曲率驱动扩散算法是基于偏微分方程的图像修复的代表算法之一。通过在该算法中应用蛇模型的图像增强项,提出了引入蛇模型的曲率驱动扩散图像修复方法,在热扩散过程中,拉动曲线向目标边界演化,达到修复污损图像中的断裂边缘的目的,从而较好保持图像的视觉连通性。实验结果表明,在迭代次数相同的条件下,可以比原始的曲率驱动扩散图像修复算法获得更好的修复效果。