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

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

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综合结构与纹理特征的图像修复算法张鸿宾王佳文,

:北京工业大学计算机学院北京,

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摘

要=为了还原图像中已经损失的信息采用综合图像结构与纹理特征的方法对图像修复进行了研究在选,

定修复区域后算法能自动根据待修复区域周围的信息进行填充无需人为干预实验结果表明对于有划痕或

,

,

7

,

较大损坏区域的图像该算法都取得了较好的修复效果

,

7

关扭词图像修复>结构>纹理=

中图分类号

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文章编号

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ΕΦΓ 9图像修复:Δ?ΔΕΔΕ<是对图像中遗失或损坏的部分利用未被损坏处的图像信息按照一定的规则,,

进行填补使修复后的图像接近或达到原图的视觉效果该技术在老照片的修复以及图像处理数据压缩网络数据传输等许多领域都有应用前景近年来受到国内外的广泛关注许多算法试图从不同角度解、,,

,

7

、

决这个问题

7

图像修复的先驱工作是由ΗΦ画图像的结构特征7 7

ΙΔ 5

以及ΚΛΦ

Ε

等完成的Μ

’月Ν一

7

他们提出的算法采用

摘 要

摘 要

图像去噪即从一张带有噪声的图像中去除其中所包含的附加噪声。本文主要研究基于稀疏表达的高斯噪声和椒盐噪声去噪模型与算法。由于高斯噪声和椒盐噪声特性的不同，我们分别对高斯噪声和椒盐噪声建立了模型。使得针对不同的噪声应用相应的模型处理可以得到更好的去噪效果。

首先，我们学习与研究基于稀疏表达的高斯噪声图像模型。该类算法和模型的基本思想是将原始图像表达为局部的基元线性组合，并约束线性组合系数的稀疏性，从而建立解决去噪问题的能量函数，在极小化过程中通过OMP和K-SVD算法优化该能量函数。在实现中，我们可以用离散余弦变换（DCT）构造其中的基元组，也可以自适应的学习该基元组。我们实现了该算法，并应用于高斯噪声图像的去噪问题。

另一方面，我们研究椒盐噪声的图像去噪问题。我们发现，应用经典的稀疏表达模型会在处理去除椒盐噪声图像中失效，因此我们提出一种新的基于稀疏性的椒盐噪声图像去噪模型。结合椒盐噪声的特性，我们用更为鲁棒的带权稀疏表达模型，在使用基元组时采用DCT基元组，并通过OMP方法优化该稀疏表达模型。通过实验表明，该方法相对于经典的稀疏表达模型能更好的去除椒盐噪声。

关 键 词：图像去噪；基元表示；OMP；K-SVD；稀疏编码

摘 要

摘 要

图像去噪即从一张带有噪声的图像中去除其中所包含的附加噪声。本文主要研究基于稀疏表达的高斯噪声和椒盐噪声去噪模型与算法。由于高斯噪声和椒盐噪声特性的不同，我们分别对高斯噪声和椒盐噪声建立了模型。使得针对不同的噪声应用相应的模型处理可以得到更好的去噪效果。

首先，我们学习与研究基于稀疏表达的高斯噪声图像模型。该类算法和模型的基本思想是将原始图像表达为局部的基元线性组合，并约束线性组合系数的稀疏性，从而建立解决去噪问题的能量函数，在极小化过程中通过OMP和K-SVD算法优化该能量函数。在实现中，我们可以用离散余弦变换（DCT）构造其中的基元组，也可以自适应的学习该基元组。我们实现了该算法，并应用于高斯噪声图像的去噪问题。

另一方面，我们研究椒盐噪声的图像去噪问题。我们发现，应用经典的稀疏表达模型会在处理去除椒盐噪声图像中失效，因此我们提出一种新的基于稀疏性的椒盐噪声图像去噪模型。结合椒盐噪声的特性，我们用更为鲁棒的带权稀疏表达模型，在使用基元组时采用DCT基元组，并通过OMP方法优化该稀疏表达模型。通过实验表明，该方法相对于经典的稀疏表达模型能更好的去除椒盐噪声。

关 键 词：图像去噪；基元表示；OMP；K-SVD；稀疏编码

目 录

引 言 ............................................................................................................... 3 1图像匹配技术的发展和研究意义 ................................................................... 7

1.1图像匹配技术的发展和研究意义 .................................................................................... 7 1.2图像匹配技术的研究现状 ................................................................................................ 7 1.3研究问题及内容 .........................................................................................

目 录

引 言 ............................................................................................................... 3 1图像匹配技术的发展和研究意义 ................................................................... 7

1.1图像匹配技术的发展和研究意义 .................................................................................... 7 1.2图像匹配技术的研究现状 ................................................................................................ 7 1.3研究问题及内容 .........................................................................................

毕业设计（论文）

图像分割算法研究与实现

学 院

专 业：

学 号： 姓 名：

职 称： 指导老师：

中国 二○一二年五月

讲师

诚信承诺书

本人郑重承诺：我所呈交的毕业论文《图像分割算法研究与实现》是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，论文使用的数据真实可靠。

承诺人签名：

日期： 年 月 日

II

图像分割算法研究与实现

摘 要

数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支，其中最主要的是运用MATLAB对图像进行仿真分割，并用各个方法进行分析、对比并得出结论。本文主要介绍了图像分割的基本知识，从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域生长等进行了分析。在边缘检测时对梯度算法中的Sobel算子、Prewitt算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、Canny算子的分割原理逐一介绍并比较各种算子的分割效果。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，本文着重实现基于迭代法

河北农业大学

题 目：

本科毕业设计开题报告

图像平滑算法研究 学 院： 信息科学与技术学院 学生姓名： 吕亮 专 业： 电子信息科学与技术 班级学号： 2007234020113 指导教师姓名： 杨断利 马丽 指导教师职称： 副教授 助教

2011 年 3月 1 日

学生姓名 吕亮 专业班级 电子0701 学 号 2007234020113 信息学院 指导教师 杨断利马丽 职 称 题目 图像平滑算法研究 副教授、助教 所在学院 选题依据： 目的:一幅图像的生成、传递过程中常常会受到噪声的干扰，受到噪声干扰后的图像视觉效果会大大受到影响，图像平滑技术正是为了减少来自系统内部和外部的图像噪声。 理论意义：在图像处理过程中,图像的平滑,降噪是底层的处理。噪声可能是在图像的采集、量化等过程中产生,也可能在图像传输的过程中产生.噪声的存在极大干扰了图像的信息。对于图像的后继处理、分析都有影响。所以,图像平滑处理一直是图像处理和计算机视觉研究的热点，是数字图像处理的重要组成部分。 实践意义：图像平滑技术是数字图像处理技术的

毕业设计（论文）

图像分割算法研究与实现

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专 业：

学 号： 姓 名：

职 称： 指导老师：

中国 二○一二年五月

讲师

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本人郑重承诺：我所呈交的毕业论文《图像分割算法研究与实现》是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，论文使用的数据真实可靠。

承诺人签名：

日期： 年 月 日

II

图像分割算法研究与实现

摘 要

数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支，其中最主要的是运用MATLAB对图像进行仿真分割，并用各个方法进行分析、对比并得出结论。本文主要介绍了图像分割的基本知识，从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域生长等进行了分析。在边缘检测时对梯度算法中的Sobel算子、Prewitt算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、Canny算子的分割原理逐一介绍并比较各种算子的分割效果。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，本文着重实现基于迭代法