数字图像修复算法的研究学位论文 .doc

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1、数字图像修复算法的研究目录引言31数字图像修复的概况61.1图像修复的研究背景与意义61.2图像修复算法的国内外研究现状82图像修复理论122.1认知心理学格式塔理论与图像修复122.2图像修复的三大原则142.3图像修复效果的评判标准153经典算法介绍173.1基于SOM网络的图像修复173.2基于纹理合成的图像修复224基于TV模型的数字图像修复314.1TV修复模型的介绍314.2TV修复模型的基本原理334.3TV修复模型算法的数值实现354.4实验结果与分析40结论47致谢48参考文献50附录1源程序清单52沈阳大学毕业设计(论文)摘要对图像的损坏或缺失区域

2、进行修复在数字图像处理领域是一个重要课题。同样在信号处理、计算机视觉和计算机图形学也是一个热点问题,主要任务是让计算机自动按照人眼视觉特点,根据图像破损区周边的信息来修复指定的破损区。数字图像修复是对图像中信息缺损的区域进行的修复,其主要目标是修复有信息缺失的部分,并使人们没有办法发觉图像曾经破损或者已经被修复。在该领域的研究,国外的发展要比国内的发展好的非常多。为了提高受损数字图像的修复质量,将整体变分模型用在图像修复中。本文阐述了全变分修复模型的原理数的实现算法。基于Matlab编程软件对修复过程仿真的实现,克服了直接求出偏微分方程的难题。仿真实验结果证明,这种算

3、法收敛快、修复图像的视觉质量也非常好,特别适合线状裂痕的图像修复。随着迭代次数的增长,被修补区域贴近原图的质量,当破损区域较小而且受损区域灰度梯度不大的时侯,不会出现明显的修复痕迹。关键词:破损图像;全变分;算法收敛;数字图像修复;偏微分方程NO60沈阳大学毕业设计(论文)AbstractReconstructionofmissingordamagedregionsofimages,knownasinpaintingorretouchingisaveryimportanttopicinimageprocessingandahotspotinsignalprocessi

4、ng,computervisionandcomputerpraphics.Itsmainworkistomakeacomputerautomaticallyinpaintappointeddamagedregioninadigitalimageaccordingtotheinformationoftheregionsaroundthedamagedregionsandcharacteristicsofhumanvision.Imagerestorationistorepairthedamagedareaoftheimage,itsmaintaskistorepairt

5、hepartofinformationdeletion,andmakepeoplehavenowaytofindthedamagedimageshavebeenrepaired.Inthefieldofresearch,thedevelopmentofforeignisbetterthanthedevelopmentofthedomestic.Inordertoimprovetheinpaintingqualityofthedamagedimage,theTVmodelisusedforimagerestoration.TVmodelareintroducedinth

6、isalgorithm,andtheapplicationofmodel.TheTVmodeltheory,structureandnumericalalgorithmareintroduced.Theprocessofrepairingisprogrammedbasedonmatlabsoftware,overcomestheproblemofpartialdifferentialequationsdirectly.Simulationexperimentresultsshowthatthisalgorithmconvergesfast,therepairquali

7、tyisverygood,especiallysuitableforimagerestorationofthelinearcracks.Asthegrowthofthenumberofiterations,therepairedareaisclosetotheoriginalimagequality,whenthedamagedareaissmallandthedamagedareaissmallandthedamageareagraygradientisnotbig,itcannotappearobvioustrace.Keywords:damag

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