采用CDD模型的自适应图像修复算法

在CDD模型基础上,提出了一种自适应图像修复算法,引入在不同曲率选择不同修复模型的自适应系数q,使得在大曲率时使用CDD模型,其他时候使用TV模型,大大减少了CDD模型的修复时间;引入在不同变化程度选择不同扩散方式的自适应系数p,使得在破损区图像边缘较多,即大梯度时使用接近TV的模型,而在平坦区,即小梯度时使用接近热扩散的方程,使得修复效果更佳。实验证明该算法在修复速度和修复效果上都要优于CDD模型。

采用曲率驱动的自适应图像修复算法

将曲率引入各向异性扩散(C&E)方程,提出一种自适应图像修复算法。通过引入自适应系数q,使模型能够根据图像边缘细节的多少自行选择不同的扩散方式,在图像边缘细节较多时使用曲率扩散与边缘静止相结合的模型,而在平坦区域使用曲率驱动与热扩散相结合的方程,使得修复时间缩短,修复效果更佳。实验表明,本文算法在修复速度和修复效果上都能更好地修复破损图像。