基于局部信息特征的图像修复算法的实现.doc

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  • 更新时间:2016-11-24
  • 论文字数:11874
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摘要:在图象还原中有一个很重要的内容,它就是图像修复,它可以使图片中的文字被去除、使旧照片中的折痕被修复以及使一些人为的涂改被修复等等。总而言之,图像复原便是恢复有缺陷图像的信息的过程,它的目标就是为了达到恢复图像原貌,并且满足观察者的视觉要求。

本文首先简单介绍了图像修复技术的定义和背景,然后接着图像修复技术的发展历程和现状进行了简单回顾,最后详细解说了如何将非局部均值与基于块修复相结合来完成图像的修复的过程。

现今的图像修复技术方法颇多,本文主要是在非局部均值模型的基础上采用了偏微分方程算法中的一种快速梯度算法,在优先计算权值的条件下,再运用贪婪算法以求待修复图像的边缘特征得以不变;接着基于多尺度显著度的图像补全方法主要用纹理合成方法和最近邻场相结合的方法来对以修复的图像进一步降低背景像素的噪声。试验的结果也最终表明本文采用的两种方法的完美结合可以获得高质量的重建图像,可完全满足视觉要求。

关键字:图像修复技术;非局部均值;多尺度块显著性的图像补全

 

目录

摘要

ABSTRACT

引 言-1

1 绪论-2

1.1 图像修复技术简介-2

1.2 图像修复的原则-2

1.3 应用与意义-2

1.4 国内外的研究现状-4

2 图像修复算法的基本理论-7

2.1 基于梯度的快速插值算法-7

2.2 非局部均值模型应用于图像修复-8

2.3 应用于图像修复-9

2.4 本章小结-10

3 基于多尺度的图像补全-11

3.1 计算修补区的优先度-11

3.2 填充顺序-12

3.3 填充方法-13

3.4 本章小结-14

4 基于局部信息特征的图像修复算法的实现-15

4.1 非局部均值算法修复图像的设计方法-15

4.2 基于块显著性的图像补全的方法流程-15

4.3 实验的运行结果-16

4.3.1 核心代码流程图-16

4.3.2 实验结果及分析-20

4.4 本章小结-23

5 总结与展望-24

5.1 总结-24

5.2 展望-24

致谢-25

参考文献-26


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