数字图像修复算法的研究 毕业论文

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1、数字图像修复算法的研究专业:电子信息工程班级:2009级1班姓名: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

2、48参考文献50附录1源程序清单52摘要对图像的损坏或缺失区域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

3、。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NO59沈阳大学毕业设计(论文)AbstractReconstructionofmissingordamagedregionsofimages,knownasinpaintingorre

4、touchingisaveryimportanttopicinimageprocessingandahotspotinsignalprocessing,computervisionandcomputerpraphics.Itsmainworkistomakeacomputerautomaticallyinpaintappointeddamagedregioninadigitalimageaccordingtotheinformationoftheregionsaroundthedamagedregionsandcharacte

5、risticsofhumanvision.Imagerestorationistorepairthedamagedareaoftheimage,itsmaintaskistorepairthepartofinformationdeletion,andmakepeoplehavenowaytofindthedamagedimageshavebeenrepaired.Inthefieldofresearch,thedevelopmentofforeignisbetterthanthedevelopmentofthedomestic

6、.Inordertoimprovetheinpaintingqualityofthedamagedimage,theTVmodelisusedforimagerestoration.TVmodelareintroducedinthisalgorithm,andtheapplicationofmodel.TheTVmodeltheory,structureandnumericalalgorithmareintroduced.Theprocessofrepairingisprogrammedbasedonmatlabsoftwar

7、e,overcomestheproblemofpartialdifferentialequationsdirectly.Simulationexperimentresultsshowthatthisalgorithmconvergesfast,therepairqualityisverygood,especiallysuitableforimagerestorationofthelinearcracks.Asthegrowthofthenumberofiterations,therepairedareaisclosetothe

8、originalimagequality,whenthedamagedareaissmallandthedamagedareaissmallandthedamageareagraygradientisnotbig,itcannotappearobvioustrace.Keyw

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