一种改进的BSCB修复模型

图像修复是利用一些算法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。提出了一种基于片相似性的BSCB模型,利用片相似性各向异性扩散的性能来对受损区域进行平滑降噪,并针对结构简单的人工图像和有复杂结构的自然图像进行了修补。实验结果表明,基于片相似的BSCB模型可以获得良好的修复效果,且与BSCB-ASG模型和TV模型相比,可以减少图像的修补次数,改善图像的修补效果,因而可以满足图像修复的需要。

一种基于非局部BSCB模型的图像修复方法

提出了一种基于非局部BSCB(Bertalmio-Sapiro-Caselles-Bellester)的图像修复方法,并用它做图像修复.这种修复方法的基本思想是:将到达修补区域边界的等照度线连续延拓到修补区域中,并在这个延拓过程中,将待修复区域边界上的非局部意义的图像信息沿着等照线方向逐渐延伸到修复区域,从而保持图像边缘方向和图像纹理信息.实验结果表明,这种方法不仅能够与BSCB和TV(total variation)方法相媲美,更重要的是它能更好地保留图像纹理信息和边缘信息.

基于偏微分方程图像修补BSCB模型的应用

本文在Matlab7.0的环境下,利用相关随机初始化方案与BSCB模型的结合,修补小尺度污损图像,并且指出了该方案修补人工与自然图像的效果。针对同一幅污损图像,通过三种初始化方案组合BSCB模型对其进行修补,按照修补结果对相关随机初始化方案对修补效果与效率进行改善方面产生的优势进行论证。

基于样本块和BSCB模型的壁画裂缝修复方法

针对采用传统方法虚拟修复北齐墓葬壁画复杂裂缝效果较差的问题,以水泉梁北齐墓室壁画为例,提出了基于改进的BSCB(bertalmio sapiro caselles bellester)模型与样本块修复算法相结合的虚拟修复方法。首先直方图增强后用最大类间方差法(Otsu)获取裂缝;其次,结合使用连通域标记算法与开、闭运算分离裂缝;再采用改进的BSCB模型对所有裂缝进行修补;然后用基于样本块图像修复算法消除扩散修复痕迹;最后利用颜色提取、替换恢复前景色彩,获得裂缝最终修复结果。实验结果表明,该方法同时修复壁画纹理区域的大裂缝与相连于壁画结构的小裂缝时,既能保证修复区域的清晰度,又能连接破损边缘,还能恢复部分区域的色彩;相较于其他修复方法,在边缘连续性上至少提升15.90%。

图像修复的邻域差值扩散模型

针对BSCB模型在修复图像时会使处理后的区域产生模糊的缺点,分析其产生的原因,并在此基础上提出了一个新型的偏微分方程--邻域差值扩散模型.该模型重新定义了图像修复过程中所使用的扩散信息和扩散方向,在很大程度上避免了BSCB模型模糊问题的出现.实验表明,邻域差值扩散模型改善了图像修复的效果,使修复后的图像无论在平滑区域还是边缘区域都很清晰.

BSCB与块平移法小波域融合的数字视频修复

提出了一种BSCB(Bertalmio-Sapiro-Caselles-Bellester)与块平移法小波域融合的数字视频修复算法.首先利用BSCB修复当前视频帧的破损部分,之后利用块平移法将后一视频帧中对应位置的完整部分平移到当前帧破损部分.以上两种方法得到两种修复结果,然后在小波域对其按照一定规则融合.通过合理地选择母小波,将待融合视频帧分解为结构部分和细节部分;之后对各分解层分别进行融合处理,低频部分通过加权平均进行处理,高频部分则采用绝对值取大进行处理,最后对融合后的小波视频帧进行小波逆变换,所得重构结果即为融合后的视频帧.实验验证了视频修复算法的有效性.

金属工件高光检测与修复

针对在对金属工件进行图像采集时由于金属表面的强反射特性而产生高光区域,导致后续三维重建等信息大量缺失进而影响测量精度的问题,提出了一种基于色度空间转换及BSCB的高光处理算法。首先,利用CIE-XYZ色度空间导出CIE-xyY颜色空间,计算得出颜色亮度及亮度进而完成对高光区域的提取。然后,利用BSCB进行高光区域的修复,得到去高光后的金属工件图像。实验结果表明,该方法可以检测并提取拍摄得到的金属工件高光区域,精度较高,提高了金属高光图像修复率,有广泛的应用前景。

基于BSCB模型的图像修补算法

在BSCB模型上考虑了图像的梯度以及相应邻点的信息,引入m ax/m in函数,提出用ASG算子代替光滑算子,对BSCB模型进行修改.实验证明,新算法能较好地对图像进行修补,尤其是在保持边缘和角点的特征上效果比较好.

均场退火算法在单幅灰度图像高光检测与恢复中的应用

为了解决单幅灰度图像高光去除方法恢复结果存在的图像失真问题,提出一种基于均场退火算法的单幅灰度图像高光检测方法.首先利用反射模型分别对镜面反射分量和漫反射分量的分布进行建模;然后通过均场退火算法的迭代过程估计镜面反射分量和漫反射分量的比例,对可能存在的高光区域进行检测;最后利用基于BSCB模型的图像修复方法修复高光区域.采用一种主观评价方法和客观评价方法相结合的性能的评价方法对文中方法进行验证,结果表明,该方法是有效的;与传统的高光检测与恢复的方法相比,该方法能够有效地检测出灰度图像中镜面反射区域,且恢复效果更符合人眼视觉、恢复后的图像质量更好,提高了图像高光区域的恢复率.

一种快速的图像修复算法

处理图像修复问题的一类主要方法是建立偏微分方程,用迭代的方法来求解,其中最具代表性的算法是BSCB(bertalmio-sapiro-caselles-bellester)算法。针对BSCB模型速度很慢的缺点,提出了结合扩散率函数的选择性自适应插值算法。实验结果表明,该算法简便易行,使运算速度比BSCB模型提高了很多,同时修复的效果也有所改善。

基于米字型各向异性扩散的破损藏式古唐卡修复研究

在利用原始的BSCB模型修复图像时,其扩散过程会造成图像的等照度线有一定程度上的交叉,使得修复后的图像视觉效果不太理想。针对以上问题,通过对原始的PM各向异性扩散模型进行改进,提出了米字型各向异性扩散模型,然后将其应用到BSCB模型的扩散过程中,提出了改进的BSCB图像修复模型。最后,利用文中提出的修复模型和其他的改进的BSCB模型对破损古唐卡图像进行修复。结果表明,和原始的BSCB模型以及其他改进的BSCB模型相比较,提出的模型在没有增加算法的时间复杂度的情况下,在视觉效果上和均方误差(MeanSquareError,MSE)的评价指标上表现都很突出。

一种简单的单幅灰度图像高光检测与恢复方法

高光的检测与去除一直是计算机视觉领域的一个热点问题,现有的大多数方法主要都是针对彩色图像,但是灰度图像的应用又很广泛,对于只包含亮度信息的灰度图像的高光检测和去除是一个难点问题,针对这一问题,提出了一种简单的单幅灰度图像高光检测方法。该方法对二维亮度饱和度直方图方法进行改进,并利用漫反射分量和镜面反射分量的分布获取高光亮度值范围,对可能存在的高光区域进行检测,最后,利用基于BSCB模型的图像修复方法去除高光。实验结果表明本文算法细节处理的较好,能够有效地检测出灰度图像中镜面反射区域,提高了图像高光区域的修复率。

一种新型的图像修复方法

在当今对信息的需求不断增加的情况下,作为获取信息的重要手段,图像处理显得尤为重要。以往的用于图像修复的BSCB模型体现了偏微分方程在图像处理领域中的广泛应用和重要性,然而其也具有一定的缺陷,将针对BSCB模型运算速度过慢的问题,分析其产生的原因,并在此基础上提出一种新的算法。实验证明,新方法在处里的效果上强于传统模型,且修复所需时间明显缩短。

一种改进的数字图像修复方法

针对既含有划痕又含有大块缺失信息的数字图像,文中提出了一种基于改进BSCB模型和改进Criminisi算法的图像修复方法。首先,采用改进的BSCB模型修复图像中的划痕,然后再用一种改进优先级的Criminisi算法进行大块缺失信息的修复,最后将文中提出的修复方法与单独使用BSCB模型和单独使用Criminisi算法的修复效果进行对比,实验结果表明文中提出的方法的修复效果更好。

基于改进BSCB算法的缺陷国画类数字图像修复研究

针对缺陷国画类数字图像的修复问题,提出一种基于自体理论分割体系的改进BSCB模型。首先利用基于分通道自体理论的分割模型对待修复区域与背景区域进行精确分离;之后对于分离所得的待修复区域,使用Reinhard色彩迁移算法对其进行指定色彩标记,以便于计算机的自动识别;最后针对传统BSCB算法,由于拉普拉斯光滑算子综合考虑所有邻点进行同性扩散后容易导致图像模糊、产生等照线交叉等问题,采用基于平滑和梯度近似(ASG)算子的改进BSCB模型对标记区域进行修复,实现破损、色彩失真、细节丢失等缺陷类国画图像的修复。研究结果表明,相比于传统修复算法,所提改进算法对不同缺陷类型国画图像均有更好的修复效果,具有实际应用价值。