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图像修复在现实生活中十分普遍,研究它具有重要的理论意义和实用价值。图像修复算法有很多种,本文主要研究图像修复的PDE算法。 (1)本文首先提出了一种新的TV模型图像修复算法,它是在基于偏微分方程的P-Laplace图像修复算法的基础上,引入了自适应参数m,不仅使得不同的像素点对应不同的m值,而且使得一幅破损的图像在不同的区域使用不同的扩散系数,达到了较好的修复效果。其次受到了新的TV模型的启发,本文同样在基于退化模型的CDD模型基础上加入了自适应参数m,提出了新的CDD模型,使得不同的修复区域采用不同的扩散系数,达到更好的修复效果。 (2)针对TV模型和CDD模型在数值计算过程中,没有充分利用图像的已知信息,迭代时间较长等缺点,对原模型的数值计算过程进行改进。本文在TV模型和CDD模型的数值计算过程中,用11?11邻域内已知像素点进行加权合成待修复点 O,这样可以充分利用已知信息提高修复效率,同时减少了迭代次数和运行时间。