【摘 要】
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针对格子波尔兹曼(LB)模型模拟图像修复过程,提出了一种基于P-Laplace算子的改进LB图像修复算法。该方法利用P-Laplace算子的非线性各向异性扩散性来填补受损区域,并且忽略了梯度对修复过程的影响。实验结果表明,改进后的LB修复模型,其修复效果比TV和CDD模型好;与LB模型具有相似的修复效果,却比它具有更快的修复速率,适用于苹果采摘机器人视觉系统中对树枝遮挡部分的修复、老照片修复,以及
【机 构】
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西南科技大学信息工程学院,西南科技大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（10971169）
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针对格子波尔兹曼(LB)模型模拟图像修复过程,提出了一种基于P-Laplace算子的改进LB图像修复算法。该方法利用P-Laplace算子的非线性各向异性扩散性来填补受损区域,并且忽略了梯度对修复过程的影响。实验结果表明,改进后的LB修复模型,其修复效果比TV和CDD模型好;与LB模型具有相似的修复效果,却比它具有更快的修复速率,适用于苹果采摘机器人视觉系统中对树枝遮挡部分的修复、老照片修复,以及文字移除等领域。
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