摘要：齿轮齿面形貌激光干涉测量中,由于容易受到多种噪声干扰,采集到的包裹相位图中会存在相位质量差的区域,解包路径经过这些区域会造成解包裹错误,降低测量精度。针对这一问题,根据干涉条纹图像的概率分布特点,本文提出一种基于Tsallis相对熵质量评价的包裹相位修补方法。该方法先利用高斯分布拟合阈值处理后的图像,再由Tsallis相对熵评价相位质量,最后修补质量较差的区域以提高相位解包裹质量。设计对比实验验证本方法的有效性,实验结果表明,该方法可以减少40%的相位残差点,并且有效提高了相位质量。该方法使用简单,准确率高,同样适用于其他移相光学领域。

摘要：对如何将整体变分模型用于图像修补进行了讨论 主要研究整体变分算法在待修补区为长条形空白区域的图像修补 ,并根据待修补区为长条形的特点 ,通过引入权值 ,对整体变分模型的离散化算法作了改进 ,使该算法利用邻域信息仅对待修补空白区域进行填充 ,而不改变待修补区邻域的像素值 实验表明 。

摘要：以基于样例修补的目标移除方法为基础,改进了基于样本块的图像纹理修补方法.首先将抠像技术应用到目标物的提取过程中,然后使用图像分割的方法实现了分区修补的目的.改进后的方法能够更好地还原图像的线性特征并且减少图像修补的时间.在此基础上,根据不同角度的图像可以提供更加丰富的修补信息这一思想,进一步提出一种基于多幅图像的修补方法,并取得了更高质量的修补效果.实验结果表明,该方法不仅能够准确地提取并移除图像上不需要的物体,而且能够有效地修补图像受损区域的纹理和结构.

摘要：为了对图像破损区域进行修补和前景去除,提出一种基于样本的图像修补算法.首先引入"分块的方向梯度能量"来评估像素块在某个方向上的整体颜色变化情况;然后利用最大方向梯度能量估算该像素块中存在的边缘的强度与方向.该算法包括像素块填充优先级计算、像素块匹配和更新未知区域边界、可信任度等全局参数的更新3个步骤.在计算像素块填充优先级时,考察像素块在待修补区域边界法向上的方向梯度能量,优先选取包含更强边缘信息的未知区域;而在像素块匹配过程中,除比较像素块对应的颜色值之外,还利用方向梯度能量对它们可能存在的边缘进行比较与匹配.实验结果表明,该算法能够使图像的结构信息正确地传播到待修补的未知区域中,填充后的图像具有较为平滑的边缘.

摘要：Criminisi算法广泛用于文物修补中,由于Criminisi算法采用全局搜索的方式寻找匹配块,导致修补速度慢,因此提出一种基于改进Criminisi算法的中国古画修补系统。首先,改进优先权函数,使用加权求和的形式,解决了修补后期如果优先权为0则导致修补效果差的问题;然后,在计算样本块间的相似度时,引入几何距离判断更优的匹配块,避免只考虑颜色差导致的纹理匹配错误;最后,使用步长为2的搜索方式,减少了冗余搜索,提高了修补速率。另外,使用MATLAB R2021a设计了古画修补系统,方便文物保护人员进行操作。实验结果表明,该算法提升了修补质量,提高了修补速度。

摘要：针对街景图像中往往包含大量行人等隐私对象的问题,以移除图像中的行人为例,提出一种全局优化的时空图像修补方法.首先利用运动获得结构算法建立参考图像与目标图像之间的对应关系,该过程不依赖场景的简化假设,使得该图像修补方法适合各类复杂场景;然后对待修补区域建立马尔科夫随机场,通过合理设计标号集和能耗函数,把时域和空域修补结合到同一优化过程中,并自动判断何时选择何种修补方式,使修补结果尽量符合实际场景同时又具有较好的视觉一致性.大量实验结果表明,该方法对各种复杂场景的街景图像都能够得到较好的修补效果.

摘要：首先从局部坐标角度分析整体变分(TV)模型与p-Laplace算子的物理意义,从本质上说明p-Laplace算子的扩散性能优于TV模型,进而提出一种基于p-Laplace算子的图像修补算法.该算法利用p-Laplace算子的非线性各向异性扩散的性能来填充受损区域.与TV修补算法相比,文中算法能快速收敛,并达到更好的修补效果,其综合性能优于TV修补算法.

摘要：提出一种用于填补提花图像中斑点和折痕区域的修补算法.首先对经典MumfordShah模型进行了改进,增加了对其不连续点集形成中的光滑度约束;然后通过对改进MumfordShah模型的梯度流方程的求解,得到了算法的数值解.梯度流方程包含两个相互耦合的二阶偏微分方程,分别用于灰度函数和不连续点集示性函数的演化.对含噪提花织物图像进行修补的结果证明了该算法的可行性.

摘要：在稀疏表示理论研究的基础上,提出了基于不同冗余字典的图像修补算法。首先设计采用离散余弦变换或K-SVD算法获得冗余DCT字典、KSVDG全局字典及KSVDA自适应字典等三种不同的字典;然后分别基于上述三种不同的冗余字典,稀疏表示待处理图像;最终图像中缺损的部分将通过冗余字典和稀疏系数有效地表示出来。实验结果表明,提出的算法修补后的图像视觉效果好,并在峰值信噪比、特征相似度等主要图像质量评价指标上优于现有几种经典的图像修补方法。

摘要：图像修补技术已经广泛的应用于各个领域。为了寻找在编程中容易实现且能够对常规的局部受损图像进行快速修复的算法,研究了大量的算法,通过实验对比选择了一种基于样本块的图像修补算法,并做了改进,最后利用MATLAB语言开发了基于样本块图像修复系统。对该系统进行了测试,实验结果表明该系统对于局部受损的纹理图像和结构图像有很好的修复效果且修复速度比现有的图像修复系统更快、信噪比更高,特别对于移除障碍物后所造成的图像受损区域其视觉修补效果更佳,值得推广。