基于p-Laplace算子的CDD图像修补算法

图像修补是图像复原研究中的一个重要内容,它的目的是根据图像现有的信息来自动恢复丢失的信息,其可以用于旧照片中丢失信息的恢复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。对如何将基于曲率驱动扩散模型用于图像修补进行了讨论,并提出一种基于p-Laplace算子的CDD图像修补算法,利用p-Laplace算子的非线性各向异性扩散的性能来填充受损区域,主要修补有划痕的旧照片和被文字覆盖的图像。采用峰值信噪比和运算时间两个参数来评定图像的修补效果。对修补后的图像来说,其峰值信噪比越大,修补时间越短,说明修补的效果越好和速度越快。实验结果表明,与原方法相比,能提高图像修补速度,使图片边缘过渡更加自然,修补效果得到改善。

曲率驱动与边缘停止相结合的非线性扩散及其在图像去噪中的应用

根据等照度线曲率在图像表征中的重要意义,将曲率作为一个控制传导率的因素引入非线性扩散方程,提出了一个新的曲率驱动与边缘停止相结合的非线性扩散模型,实验结果表明这一模型在图像去噪方面较经典的P-M方程具有更好的性能.

曲率驱动与边缘停止相结合的图像放大

基于非线性扩散在保留图像重要特征方面表现出的良好性能,提出将曲率作为一个控制传导率因素的曲率驱动与边缘停止相结合的非线性扩散模型(C&E模型)应用于图像放大。该模型在实现热扩散时不仅能够连接等照度线和强化边缘,而且强调保护小曲率和大梯度。针对这一模型进一步讨论了其应用于图像放大的初始化条件和数值实现方案。实验结果证明,具有曲率运动、边缘冲击特性和平滑去噪性能的C&E模型较线性扩散方法能更好地放大图像。

多尺度唐墓室壁画病害标记及修复技术研究

古代壁画虚拟修复包括病害标记与缺损信息填充两部分。病害标记结果为虚拟修复建立先验模型,标记区域为图像信息缺损部分,未标记区域为有效信息源,修复过程为有效信息向缺损区域扩散的过程。依据唐墓室壁画的病害分类标准,采取多尺度病害标记,利用形态学高帽、低帽算子设计多尺度结构元素对病害进行标记,形成龟裂、裂隙、裂缝三种病害的分布图,并产生相应的掩膜。以此掩膜图像为先验模型,改进CDD算法的信息扩散方式,用交叉扩散代替正交扩散以适应带有确定方向性的信息缺失区域被合理填充,该方法能实现唐墓室壁画的多尺度修复。

曲率驱动与边缘停止相结合的非纹理图像修复

根据等照度线曲率在图像表征中的重要意义,将曲率作为一个控制传导率的因素引入非线性扩散方程,提出将曲率驱动与边缘停止相结合的非线性扩散模型(C&E)应用于图像修复。该模型在实现热扩散的同时强调了保护小曲率和大梯度的重要性,具有能够连接等照度线和强化边缘的作用。针对这一模型进一步讨论了其函数构造方法及其半点显示数值实现方案。实验结果表明C&E模型较经典的Curvature-Driven Diffusions方程在短时间内能更好地修复非纹理图像。

一种新的三阶非线性扩散图像平滑方法及其算法实现

基于非线性扩散在保留图像重要特征方面表现出的良好性能,通过引入图像局部特征(曲率),将曲率和梯度联合作为控制传导率的因素引入非线性扩散方程,提出了一个新的三阶非线性扩散方法,并讨论了该方法的数值实现。实验结果表明,这一方法对各种类型的噪声均有好的平滑效果。

数字壁画病害提取与修复算法研究

数字图像修复为古代石窟壁画的科学保护与修复提供了重要依据,目前数字壁画病害信息的完整提取与合理化修复是文物虚拟修复的重要课题。以麦积山数字壁画为研究对象,分析风化裂隙伴随点状剥落的病害特征与形成机理,病害信息的完整提取以文物修复的最小干预为原则,采用以加权平均为相似性度量的局域最优层次聚类进行提取,并形成病害信息掩膜。以此掩膜图像为对象,其合理化修复利用增加了有效像素估计的曲率驱动扩散模型实现图像修复。该方法使得麦积山石窟壁画病害的虚拟修复更精确,达到了文物修复最小干预原则的效果。

一种新的基于偏微分方程的图像修复

图像的修复是图像处理中一个重要的部分,主要是利用一定的方法针对产生划痕和有缺损的图像进行修复,或者从图像中去除指定的物体和文字,以达到特定的目的。该文比较了CDD图像修复模型和快速图像修复模型的性能。它们都满足"连接整体性准则",对于具有较大破损区域及细小边缘的图像具有良好的修复能力。但是前者修复速度较慢,而后者可以克服CDD修复速度较慢的缺点。实验结果表明,该模型在保证与CDD模型相近修复质量的情况下可以大幅度地提高修复速度。

基于双十字曲率驱动扩散模型的图像修复算法

当前各种基于曲率驱动扩散(CDD)模型的图像修复算法在修复待修复点时均只利用了其邻域中的4个点的参考信息,使修复后的图像边缘过渡不自然且修复精度不够高。针对以上问题,提出了基于双十字CDD的图像修复算法。该算法在充分利用原始CDD算法中4个邻域点的参考信息得到待修复点的修复像素值的基础上,再利用新引入的4个点的参考信息得到一个新的修复像素值,并将这两个修复像素值进行加权平均得到最终的修复像素值。最后,将提出的算法和原始的CDD算法以及改进的CDD算法用于实例验证,其结果表明,新提出的算法在不增加算法时间复杂度的条件下,使得图像边缘过渡更加自然,修复精度得到了有效提高。

采用曲率扩散和边缘重建的深度图像空洞修复

传统的深度图像空洞修复算法,针对离散空洞和物体内部及背景中的空洞修复效果较好,但当物体边缘处存在较大面积空洞时,采用传统的修复方法,会出现物体边缘过填充或欠填充现象,造成边缘几何失真、边界模糊等问题。采用曲率扩散和边缘重建的深度图像空洞修复方法。首先获取深度图像空洞掩膜,确定空洞区域;然后使用曲率扩散模型填充空洞,并使用二值分割滤波获取边缘信息,得到待重建的像素;最后,通过马尔科夫随机场模型重建深度图像中的物体边缘纹理,去除模糊现象。曲率扩散模型将深度图像视为一个流体扩散方程,利用等照度线和曲率分布确定扩散强度,将局部结构从空洞的外部向内部扩散,能够准确的填充较大面积的空洞结构;马尔科夫随机场模型利用邻域系和连通系的能量函数表示结构信息,能够有效重建修复后的深度图像边缘纹理,从而去除物体边缘模糊。实验结果表明,相比传统的深度图像修复方法,采用文中方法修复后深度图像的平均梯度指标提高了10%-25%,可以有效地实现对深度图像中物体边缘处较大面积空洞的修复,得到结构完整、边缘纹理清晰的深度图像。

基于偏微分方程的闪光照相图像修补算法

针对闪光照相底片图像可能含有缺陷的问题,提出了一种基于偏微分方程的闪光照相图像修补算法,该算法在曲率驱动扩散(CDD)方法的基础上,引入变系数的p-Laplace算子,并将其与BSCB方法交替进行修补。该算法能兼顾水平线的梯度方向和切线方向的修补信息,符合人眼的"连通性准则",并能有效修补面积较大的破损区域。与CDD修补算法相比,该算法能快速收敛,具有更好的修补效果。

非纹理图像修复的非线性扩散方法

目的在分析经典的非纹理数字图像修复方法的基础上,提出用三阶非线性扩散方法修复非纹理图像。方法考虑将等照度线的曲率作为一个控制传导率的因素引入非线性扩散方程与梯度特征相结合,实现图像修复。结果相比于BSCB方法,具有数学处理上的统一性,简便易于实现;相比于CDD算法,能够在短时间内更好地修复污损区域。结论适合于修复非纹理灰度和彩色图像。

非局域样本填充和自适应曲率驱动模型的遥感图像修复算法

遥感图像修复技术对于后续遥感图像的处理与应用具有重要意义.文中在深入研究曲率驱动(CDD)模型和样本填充算法的基础上,针对遥感图像对纹理细节和边缘区域要求较高的特点,提出非局域样本填充和自适应曲率驱动模型的遥感图像修复算法.该算法较好地避免CDD模型修复过程中在一些极端情况下可能出现的假边缘、阶梯效应和扩散速度缓慢等缺点,保证遥感图像修复后的纹理细节信息和边缘信息.仿真实验验证文中算法的有效性.

图像修复的CDD模型新算法

CDD图像修复模型是在TV模型的基础上引入曲率项来满足视觉的"连接性"原则.考虑到该模型各参考点梯度模值大小的不同及扩散效率的不足,本文结合退化扩散模型提出了一种新的CDD模型图像修复算法.该算法利用待修复区域像素点的梯度和等照度线的曲率信息来控制各参考点对破损区域的贡献值,并进一步作加权处理.最后将该模型的偏微分方程离散化,给出了模型的数值实现方法.实验结果表明该算法能保证图像边缘的视觉连通性,并在相同迭代次数的情况下,修复效果明显优于CDD算法,是一种有效的新方法.

基于复Contourlet和各向异性扩散的图像降噪算法

提出了一种将复Contourlet变换和各向异性扩散相结合的图像降噪方法。通过复Contourlet变换对图像进行分解后,分别采用KAD对高频分量进行扩散,CDD对低频分量进行扩散,最后,经复Contourlet逆变换实现图像重构。并从主观视觉效果和定量评价两个方面,对该方法与其他降噪方法进行比较分析。实验结果表明,该方法不仅具有良好的降噪效果,并且能够较好地保留图像边缘和细节特征。

基于曲率扩散模型的可见数字图像水印攻击算法研究

基于曲率扩散模型(CDD)算法是图像修复的重要算法之一,主要用来修复有划痕的旧照片和被文字覆盖的图像.文章将该算法引入可见数字水印攻击算法中,利用p-Laplace算子的非线性各向异性扩散的性能来填充图像受损区域即可见水印处.实验结果表明,CDD修复算法能有效的除去载体图像中的水印图像,并且在可见水印区域中能较好的修复出载体信息.

曲率驱动扩散图像边缘形态复合滤波方法仿真

针对当前方法图像边缘滤波效果差、滤波耗时长的问题,提出基于自适应阈值的曲率驱动扩散图像边缘形态复合滤波方法。利用高斯算子微分构建曲率驱动扩散图像边缘形态检测算子,得到图像边缘角度,并对输入的曲率驱动扩散图像卷积,获得图像边缘角度方向的图像边缘响应。利用图像边缘角度的数量等条件计算图像的梯度,通过设定滤波器的尺寸来分析图像边缘滤波的抗噪性能;在此基础上,利用图像边缘的最大候选阈值计算图像的高、低阈值,并对图像的梯度做归一化处理,利用图像灰度级的中心距计算相对的峰度和偏度,并对灰度级相对的图像类间方差展开计算可以得到候选图像边缘阈值,通过对图像阈值的自适应选择,最终实现对曲率驱动扩散图像边缘的形态复合滤波。实验结果表明,提出的方法在对图像边缘形态复合滤波时,不仅具有较好的滤波效果,所用的滤波耗时也较短。

基于泰勒展开式与曲率逆向驱动的图像超分辨算法

针对传统的插值算法和基于模型的超分辨算法通常会导致图像对比度和清晰度下降等问题,提出了一种基于泰勒展开式与曲率逆向驱动图像超分辨算法。该算法首先采用泰勒公式估计图像灰度值的变化趋势,然后利用等照度线的曲率细化图像边缘特征,并将梯度作为约束条件抑制图像边缘的锯齿与振铃效应。大量实验表明,所提算法在清晰度和信息保留度上比传统算法更具有优势,算法处理结果更符合人眼视觉效果,在泰勒展开式的基础上进行逆向扩散也使该算法的运行效率明显高于传统迭代算法。

曲率驱动的各向异性扩散图像修补AOS数值解法

基于Perona-Malik的各向异性扩散提出曲率驱动的图像修补模型,探讨并利用可加算子分裂方法实现快速求解。所提模型通过选择适当的参数,使得扩散强度能更好地适应图像细节变化。实验结果显示了较满意的图像修补效果。

边界和曲率驱动修复的图像编码算法

提出面向人眼视觉的基于边界和曲率驱动修复的图像编码算法.首先利用梯度方差和二值边缘将图像分成结构块、梯度块和平凡块.然后采用JPEG和算术编码压缩平凡块、必要的结构块和梯度块及其辅助信息.最后在解码端利用JPEG解码平凡块,利用梯度加权的线性插值重构梯度块,采用边界指导的像素扩散方法和曲率驱动扩散模型解码结构块,较好保持解码图像边界的完整性和强度.实验表明,文中算法在压缩效率和解码图像的视觉效果上均有较大幅度的提高,且计算复杂度较低.