图像修复是图像处理领域的基础问题,变分方法是实现图像修复的主要方法之一。经典的一阶变分模型存在阶梯效应,不能有效修复大破损区域。二阶变分模型为克服上述问题做出了改进,但修复后的图像会出现破损区域对比度降低、边界模糊现象...图像修复是图像处理领域的基础问题,变分方法是实现图像修复的主要方法之一。经典的一阶变分模型存在阶梯效应,不能有效修复大破损区域。二阶变分模型为克服上述问题做出了改进,但修复后的图像会出现破损区域对比度降低、边界模糊现象。以经典二阶总广义变差模型(Total Generalized Variation,TGV)为基础,提出了一种基于法矢量雅可比的总广义变差模型(Total Generalized Variation Model with Jacobian of Normal,TGVJN)以修复更多破损图像区域信息。该模型通过引入一系列辅助变量、拉格朗日乘子和惩罚参数设计相应的交替方向乘子算法。实验结果表明,本文模型在保持对比度和边缘方面有明显优势,同时能够有效修复大尺度破损图像,缩小边界模糊区域。展开更多
文摘图像修复是图像处理领域的基础问题,变分方法是实现图像修复的主要方法之一。经典的一阶变分模型存在阶梯效应,不能有效修复大破损区域。二阶变分模型为克服上述问题做出了改进,但修复后的图像会出现破损区域对比度降低、边界模糊现象。以经典二阶总广义变差模型(Total Generalized Variation,TGV)为基础,提出了一种基于法矢量雅可比的总广义变差模型(Total Generalized Variation Model with Jacobian of Normal,TGVJN)以修复更多破损图像区域信息。该模型通过引入一系列辅助变量、拉格朗日乘子和惩罚参数设计相应的交替方向乘子算法。实验结果表明,本文模型在保持对比度和边缘方面有明显优势,同时能够有效修复大尺度破损图像,缩小边界模糊区域。