偏微分方程约束下基于动态大小模块的图像修复模型

提出一种保持图像线性特征和纹理信息、并能应用于存在较大规模缺失信息区域的图像修复模型.该模型根据图像局部纹理特征强度动态地选择匹配模块的大小,使用切向等照度线强度数据项约束修复顺序.几何特征作用下的切向等照度线偏微分方程在边缘宽度约束下扩散,具有很好的线性特征保持性能;它具有形态学不变性,可以真实地修复自然场景图像.根据基于模块的修复模型的特点,使用欧氏距离作为模块相似度测量函数.针对模型引起的模块接缝效应,使用散度约束下总体变分插值法对修复结果进行无接缝效应处理,使得最终结果平滑.理论和实验证明了该模型在图像修复中的有效性.

偏微分方程约束的基于模块的图像修复模型

为了对大规模目标区域的图像进行修复,提出了一种既能保持线性特征和纹理信息,又能应用于大规模目标区域的基于模块的图像修复模型。该模型首先使用像素切向等照度线强度约束修复优先级,由于切向等照度线方程在图像边缘宽度约束下扩散,因此具有很好的线性特征保持性能。这种扩散具备形态学不变性,可修复自然场景图像;然后采用Euclidean距离计算模块相似度,并加入偏微分方程约束,使得线性特征位置的像素点在匹配中影响较大;使用散度约束下总体变分插值法对修复结果进行无接缝效应处理,使得最终修复结果平滑;最后扩展模型相似度函数,使目标区域可被修复为指定的纹理特征。理论和实验结果证明该模型在图像修复中是有效的。