数字图像修复器的研究与设计【开题报告+文献综述+毕业论文】

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1、本科毕业论文系列开题报告通信工程数字图像修复技术研究一、课题研究意义及现状本课题对目前国内外的一些主要数字图像的修复方法进行研究和分析，得出其优缺点，并采用最适用的方法来对图像进行修复。图像修复技术起源于艺术品的修复，但是随着科技的发展，储存图像的方向也慢慢向数字化发展，于是针对数字图像的修复技术也应运而生，而且所针对的目标也有所改变，在以前数字图像修复技术主要是用于改善图像的质量，去除外界带来的干扰和模糊，而现在其技术主要用于恢复图像的受损和确实信息区域的修复，随着数字图像应用的广泛，其修复方法也是日新月异。目前，图

2、像修复技术的研究上主要集中于两个方面:1、基于像素操作2、基于块操作而在这两个方法中比较典型的技术是像素操作中基于PDE全分变TV模型修补法、BSCB修补法、CDD修补法和基于块操作中纹理合成图像补全技术。本课题采用上述方法中的以基于PDE全分变TV模型修补法和块操作中纹理合成图像补全技术，上两个修复技术虽然在实际应用当中已经得到较好的效果，但是它们有各自不同的优缺点：比如TV模型可以利用待修补区域的周围信息来填充丢失区域的像素值，但是只适合修补小尺度的缺损，在修复纹理上显得很无力，不适合修补复杂的区域，而基于纹理合成

3、的修复方法，虽然原理比较简单，适合于背景纹理的修复，但是不能修复破损区域的轮廓，而且由于该方法在修复每一个含有未知象素的块/点时都要对整个图像进行搜索，不但容易出错而且会影响修复速度。在数字图像修复上，不但目前的技术不是特别完善，而且在处理图像的方法上也有待改进。以前在修复图像的算法上都是采用都是将图像的结构和纹理看成一个整体来进行修复，这样的算法往往会造成混乱，相互产生影响，而在针对图像破损区域修复时以前都是根据破损区或周围的已知点对整个受损区域同时进行修补，这样会直接造成修补区间不同信息之间的相互干扰.目前对上述问

4、题改进的方法:1、将要修复的图像分解成结构和纹理图像两块进行分别修复，这样会减少他们之间的影响2、将图像受损区根据不同的特点割成不同的分块进行修补，这样可以有效的避免以上所说到的干扰，而且可以减少纹理合成时的搜索区域。二、课题研究的主要内容和预期目标本课题参考各个文献熟悉目前国内外的各个数字图像修复技术，根据自身条件选择采用了基于PDE全分变TV模型修补法和块操作中纹理合成图像补全技术。纹理合成技术又分为过程纹理合成和基于样图的纹理合成，本课题采用的块操作中纹理合成图像补全技术其核心就是基于样图的纹理合成。最后使用ma

5、tlab设计实现图像的修复。预期目标：虽然如今国内外存在着许多比较优秀的修复图像的技术和方法，但是它们各有各自的特点，优缺并存，使用起来比较的杂乱，本课题基于这些主流的修复技术并对它们进行分析和研究，熟悉应用matlab软件，并筛选出相对方便、快速的技术进行数字图像修复，比如上述所提到的全分变（TV）模型技术和纹理合成图像补全技术。也通过对这些技术的分析来归纳总结目前比较主流修复技术的技术特点和对今后数字图像修复技术的影响，并对数字图像修复技术的发展前景提出自己的结论。三、课题研究的方法及措施研究方法：首先查找大量有关

6、这项技术的材料进行归总，采用基于PDE全分变TV模型修补法和基于块操作中纹理合成图像补全技术，然后结合上述技术的优点对图像进行修复。具体方案如下：使用MATLAB7.0环境进行具体的仿真实验，并得获得预期效果。研究措施：1、通过去图书馆翻阅书籍2、通过互联网或数字图书馆来查阅资料3、了解这些图像修复技术后再通过试验来分析这些资料上的方法4、归纳和总结这些方法后进行图像修复。四、课题研究进度计划毕业设计期限：自2010年10月至2011年4月。第一阶段（2010年11月底前）：查阅文献并完成开题报告、外文翻译、文献综述第

7、二阶段（2011年1月底前）：学习目前的一些图像修复技术理论，设计修复图像流程第三阶段（2011年2月底前）：完成修复理论设计第四阶段（2011年3月底前）：进行图像修复试验并开始论文第五阶段（2011年4月底前）：完成毕业论文五、参考文献[1]张燕、洪志全图像修复技术研究[D]成都理工大学2010年5月[2]陈刚等基于偏微分方程的图像处理.[M]北京:高等教育出版社，2004年1月[3]李苏莉、王慧琴数字图像修复技术的研究与应用[D]西安建筑科技大学2010年5月[4]黄陈思基于纳维-斯托克斯方程的图像修补模型的实现

8、[D]福州大学2003年3月[5]赵颜伟、李象霖一种基于TV模型的快速图像修复算法[D]中国科学院研究生院文章编号:1000-7180(2009)06-0253-04[6]孙即祥图像处理[M].北京:科学出版社，2004[7]王远敏基于纹理合成的数字图像修复算法研究[D]上海交通大学2007年12月[8]张红英、彭启琮数字图像修复