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2010-09-15 11:59:26.0 来源:??? 责编:??
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图像修复技术的发展主要集中在两个领域方向:基于纹理结构的图像修复和基于非纹理结构的图像修复,如图2所示。
对于纹理结构的图像inpainting修复技术,如木纹、岩石花纹等,其核心思想是仿真并生成局部纹理进行填充。因为纹理是物质构成成分的分布或特征的反映,它的局部形状信息能够表现相同纹理的共性。对一张纹理图,任取其中两小块纹理都是相似的,所以利用纹理合成的方法修复图像,可以通过:(1)在一个设定范围内对每一个像素的颜色信息进行直方图统计;(2)创建权重表,计算相关像素颜色信息的确定程度;(3)评估选择最匹配的像素进行图像修复;(4)如此循环直至填满受损图像,如图3所示。在各种实现纹理合成的算法中,我们今后还应将研究范围从一般纹理推广到有方向性纹理,进一步推广到曲面的纹理合成,视频纹理合成等方面。
对于非纹理结构的图像inpainting修复技术,目前研究者多采用基于高阶偏微分方程(pde)模型的修补算法。其主要思想是利用待修补区域的边缘信息,确定扩散信息和扩散方向,从区域边界各向异性的向边界内扩散。该算法可同时填补多个包含不同结构和背景的区域,并且对待修补区的拓扑关系没有限制。另外,manou等人根据上述思想提出了一种快速图像inpainting技术,通过在待修复区域边界确定等光强线方向,用直线连接对应的等光强线,边界通过将待修补区邻域信息在等光强线范围内扩散来填补待修补区。这种方法对简单结构图像有较好的修复效果,而且修复时间大大缩短。

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