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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>模擬數(shù)字>基于圖像結(jié)構(gòu)紋理分解及局部總變分最小化的圖像修復模型

      基于圖像結(jié)構(gòu)紋理分解及局部總變分最小化的圖像修復模型

      2019-01-22 | rar | 1.18 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      在基于樣例的圖像修復算法中，由于優(yōu)先權公式的計算容易受圖像局部噪聲和細小紋理的干擾，導致修復順序錯亂；而在搜索最優(yōu)匹配塊時，因忽略了圖像塊內(nèi)部的結(jié)構(gòu)影響，可能導致誤匹配。針對以上問題提出了一種基于圖像的結(jié)構(gòu)一紋理分解及局部總變分最小化的圖像修復模型。首先，根據(jù)對數(shù)總變分最小化模型，將待修復圖像進行結(jié)構(gòu)一紋理分解，得到圖像的結(jié)構(gòu)分量，并利用圖像的結(jié)構(gòu)分量來計算待修復點優(yōu)先權，使優(yōu)先權的計算排除局部紋理干擾而更具魯棒性；其次，將優(yōu)先權的計算改進為數(shù)據(jù)項和置信項的加權和，避免了乘積效應，確保數(shù)據(jù)項一直發(fā)揮作用，減少因修復順序不合理造成的錯誤匹配；最后，根據(jù)圖像的局部總變分最小化原則，將圖像塊的最優(yōu)匹配轉(zhuǎn)換為0-1優(yōu)化問題，確保圖像修復后的局部結(jié)構(gòu)一致性。與3組參考文獻的5組對比實驗結(jié)果表明，峰值信噪比（ PSNR）提高了1.12~3.56 dB，結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)提高了0.02~0.04。所提模型更好地遵循了修復優(yōu)先性原則，具有更強的保持圖像局部結(jié)構(gòu)一致性的能力，改善了修復圖像的視覺效果，適用于復雜結(jié)構(gòu)的大面積毀損的圖像的修復。

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