图像修补中的PDE模型

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图像修补近年来已成为国际上备受关注的热点问题。这项技术就是利用受损区域周围的图像信息恢复、填充受损区域的数据。目前最为广泛应用的方法就是将各类PDE模型运用于修补中。这类方法经过不断的改进,已经取得了较为满意的结果,但是都不同程度的存在缺陷。本文首先介绍了图像修补及建模理论,给出低层图像修补的要求与原则,讨论了修补模型中重要的几何信息,包括梯度向量,梯度模,拉氏算子和曲率。其后介绍了两类修补模型,第一类是基于变分的修补模型,重点介绍全变分(TV)修补模型,Euler弹性修补模型,简要介绍了Mumford-Shah修补模型和Mumford-Shah-Euler修补模型。第二类是基于PDE的修补模型,介绍了BSCB修补模型和CDD修补模型。BSCB模型修补过程中为了防止交叉的水平线加入了一个扩散方程进行扩散,数值实现较为复杂。另外CDD模型中的曲率项采用纯量曲率并不能充分的对曲率特征进行描述,因此针对以上问题,本文主要做了以下工作:1.BSCB模型是分为两个过程对图像进行修补的,即传递与扩散。本文选择了一个各向异性的扩散因子,并将其加入到修补的传递模型中,即将两个过程合并得到了一个传递与扩散同时进行的修补模型,最后给出了模型的修补算法及结果。2.CDD模型是在TV模型中加入了曲率项以改进对大尺度连接性问题的修补效果,一般采用平面曲率的计算公式,本文对法曲率进行了分析,引入主曲率带入到CDD模型中,将曲率项由二维推广至三维,因为改进后的模型更全面的描述了曲率,因此能够得到较原模型更好的修补效果。3.基于对Euler弹性模型修补机制的分析,本文将BSCB模型与CDD模型耦合得到新的修补模型,这样便在切线和法线方向都给予有效修补,并且得到良好的修补结果。4.最后,给出了一个以上各PDE模型的统一形式。
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