【摘 要】
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图像修复是近年来图像处理研究的主要问题之一。在基于偏微分方程的修复算法中,全变差(Total Variation,TV)模型能够很好地保护图像边缘信息,但其各向异性扩散方式在平坦区域
【基金项目】
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基于缺失属性值区间型描述的不完备数据模糊聚类方法及应用研究(国家自然科学基金项目,61305034);基于缺失属性值区间型描述的不完备数据模糊聚类方法及应用研究(大连理工大学基本科研业务费,DUT13JS03);
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图像修复是近年来图像处理研究的主要问题之一。在基于偏微分方程的修复算法中,全变差(Total Variation,TV)模型能够很好地保护图像边缘信息,但其各向异性扩散方式在平坦区域容易产生阶梯效应;而在图像平坦区域具有良好修复效果的P-Laplace模型,其各向同性扩散方式不适于修复图像边缘信息。本文将TV模型和P-Laplace模型有机结合起来,提出了一种混合图像修复算法。提出的扩散控制参数k能够根据待修复像素所在区域调节两种信息扩散方式的重要程度,实现混合图像修复。实验结果表明,所提算法获得了更好的修复结果。
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