基于图像结构和纹理的快速修复方法

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1、第l8卷第l2期计算机技术与发展VO1．18No．122008年l2月O[，IPUTERTECHN0L0GYANDDEVEI)lM匮NTDec．2008基于图像结构和纹理的快速修复方法林胜华，汪继文，沈玉峰，张义超(安徽大学计算机科学与技术学院，安徽合肥230039)摘要：传统的图像修复算法对纯结构或纯纹理图像有较好的修复效果。对于一幅既有结构又有大量纹理的图像，可先将图像分解为结构子图和纹理子图，再分别用不同的方法处理两子图，最后把处理后的子图合并，完成修复。对结构子图的处理常采用基于PDE的修复方法，该方法需要复杂的

2、运算，其时间代价太大。为了提高效率，使用一种新方法，结合结构图像的特征，仅利用邻域的已知信息单次填充进行修复。试验对比表明，该方法有较好的修复效果，且大大缩短了修复时间。关键词：图像修复；图像分解；结构图像；纹理合成中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1673—629X(2008)12—0088—04FastInpaintingApproachBasedonImageStructureandTextureLINSheng-hua，WANGji—wen，SHENYu—feng，ZHGYi—chao(Schoolo

3、fComputerScience&Technology，AnhuiUniversity，Hefei230039，China)Abstract：Thetraditionalimagerestorationalgorithmsareeffectiveforthepurestructureorthepuretextureimage．FortheiH1agethatcontainstructureandlTl~ivetextures，thebasicideaistOfirstdecomposetheilrflgeintotheS

4、1．h~oftwofunctionswithdifferentbasiccharacteristics，andthenreconstructeachoneofthesefunctionsseparatelywithstructureandtexturefilling—inalgorithms．Theinpaintingresultisobtainedbyaddingbackthesetwosub—images．Thestructureimageisrepairedbytheexemplar—basedorPDEsmeth

5、od．Inor—dertoenhanceefficiencyofrepair，inthispaper，anovelalgorithmisproposedforinpaintingstructureimage．Experimentsshowthepro—posedalgorithmsimplify，quicklyandeffectively．Keywords：imageinpainting；imagedecomv~ition；structureimage；texturesynthesis0引言模型——曲率驱动扩散模型(CD

6、D模型)L4J。又由Tv图像修复是利用受损区域周围的信息来填充受损模型的启发产生基于Euler弹性方程的修复方法【5J和区域的一门技术。该技术在多个领域都有广泛的应Mumford-Shah—Euler分割模型等。这些方法对非用，在国内外受到广泛的重视。Bertalmio等人_1J首先纹理图像有较好的修补效果，然而对于纹理区域，往往引人了基于偏微分方程的修复方法(BSCB模型)，该方会造成纹理的丢失。对纹理区域的修补，纹理合成的方法[]具有较好的效果，但修复区域边界有较明显的法沿等照度线的方向将修补区域周围的信息迭代到修补

7、区域内，产生修补信息，具有较好的修复效果。T．修复痕迹。F．Chart、J．ShenL2借鉴了著名的Rudin—Osher—Fate—Bertalmio等人[8]提出在一幅图像上同时采取纹理mi【3J的方法，提出了TV(Tota1Variation)图像复原模合成和结构修补，该方法同时结合了现有的三种算法：图像分解、纹理合成、结构修补，首先将图像分解为结型，TV模型也能够很好地解决人类视觉中的一些去构子图和纹理子图，然后用结构修补的方法对结构子除遮蔽物的问题，但TV模型最主要的缺点是不能修图进行处理，用纹理合成的方法对纹

8、理子图进行处理，补被较大的受损区域分割的物体。因此Chart和Shen根据连通性原理对TV模型进行改进，提出新的扩散最后将两个处理结果相加。该算法具有较好的修复结果，但运算时间较长。文中在文献[8]的基础上，把图像分解成纹理子图收稿日期：2008—04—28和结构子图，根据结构子图的显著特征，利用一种快速基金项目：安