專利名稱：基于曲率驅(qū)動擴(kuò)散的圖像修復(fù)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于數(shù)字圖像處理范圍，尤其涉及一種可保護(hù)梯度小但有很光滑的等照度線，進(jìn)而保留圖像邊緣和細(xì)節(jié)信息，修復(fù)效果好、計算效率高的基于曲率驅(qū)動擴(kuò)散的圖像修復(fù)方法。
背景技術(shù)：
近年來，隨著數(shù)字媒體技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像修復(fù)技術(shù)得到廣泛的應(yīng)用，例如文物作品和舊照片的保護(hù)、圖像有損壓縮的修復(fù)、圖像和視頻經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)傳輸后的錯誤隱藏、圖像中冗余對象的去除等。然而，數(shù)字圖像修復(fù)是一個病態(tài)問題，因為原始信息已經(jīng)被破壞，沒有一個標(biāo)準(zhǔn)的圖像作為參考。在現(xiàn)有的修復(fù)方法中，基于偏微分方程的圖像修復(fù)對于小尺度的圖像受損區(qū)域具有邊緣保持效果好的特點，并發(fā)展了一系列的處理方法。2000年Bertalmio等人利用待修補(bǔ)區(qū)域的邊緣信息沿著待修復(fù)區(qū)域的邊界采用傳播機(jī)制將信息向內(nèi)擴(kuò)散?？紤]到人眼對圖像邊緣的敏感性，2002年Chan和Shen等人提出了基于全變分(Total Variation, TV)模型的圖像修復(fù)方法，通過建立能量泛函，將圖像修復(fù)問題轉(zhuǎn)化為求解最小平方能量泛函的問題，再求出相應(yīng)的偏微分方程來得到圖像的近似解，以達(dá)到修復(fù)效果。該方法能在大量噪聲情況下有效地對圖像進(jìn)行較好的修復(fù)，數(shù)值計算方便并能保持邊緣，但是在圖像細(xì)節(jié)保持上有欠缺，不完全符合圖像處理的形態(tài)學(xué)原則，其主要缺點在于總是以最短直線來修復(fù)圖像的邊緣，破壞了人眼視覺系統(tǒng)的視覺連通原理。曲率驅(qū)動的擴(kuò)散模型⑶D (Curvature Driven Diffusions)則引入了等照度線的幾何信息曲率,使得擴(kuò)散強(qiáng)度不僅依賴于梯度，還依賴于曲率。雖然CDD模型滿足視覺連通性原理，對小尺度損壞的圖像具有較好修復(fù)效果，但是對于紋理復(fù)雜的損壞區(qū)域，其計算量大，而且存在著階梯效應(yīng)?，F(xiàn)有技術(shù)所存在的主要問題歸結(jié)如下:第一，迭代時間較長，計算復(fù)雜度高，收斂速度較慢；第二，典型的各向同性擴(kuò)散容易導(dǎo)致邊緣模糊，而CDD模型擴(kuò)散又易于產(chǎn)生不必要的假邊緣和階梯效應(yīng)
發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的技術(shù)解決方案是:一種基于曲率驅(qū)動擴(kuò)散的圖像修復(fù)方法，其特征在于按如下步驟進(jìn)行:
A.初始化
選取待修復(fù)圖像《，取值范圍為，空間步長A、時間步長Δ 和參數(shù)σ ；
B.計算邊緣檢測閾值
權(quán)利要求
1.一種基于曲率驅(qū)動擴(kuò)散的圖像修復(fù)方法，其特征在于按如下步驟進(jìn)行: A.初始化 選取待修復(fù)圖像《，取值范圍為u0 un,空間步長A、時間步長Δ/和參數(shù)σ ； B.計算邊緣檢測閾值
全文摘要
本發(fā)明公開一種基于曲率驅(qū)動擴(kuò)散的圖像修復(fù)方法，通過在CDD模型的非線性擴(kuò)散項部分引入了一個非負(fù)、光滑、單調(diào)下降的引導(dǎo)函數(shù)g(s)，設(shè)計了一種自適應(yīng)CDD擴(kuò)散模型其中，，且滿足g(0)=1，；參數(shù)s為梯度模值；m為邊緣引導(dǎo)函數(shù)下降速度的調(diào)節(jié)因子；為閾值參數(shù)，median為取中值操作。g(s)隨著參數(shù)s的變化而發(fā)生變化，其擴(kuò)散因子也會隨之發(fā)生變化，進(jìn)而實現(xiàn)對圖像平滑區(qū)域與紋理、邊緣區(qū)域的修復(fù)強(qiáng)度的自適應(yīng)控制。本發(fā)明給出的自適應(yīng)模型在修復(fù)較大尺度破損區(qū)域上優(yōu)于TV模型和CDD模型，能更好地保留圖像邊緣和細(xì)節(jié)信息，而且視覺效果更佳。
文檔編號G06T5/00GK103198454SQ201210573188
公開日2013年7月10日 申請日期2012年12月26日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月26日
發(fā)明者王相海, 宋傳鳴, 王爽, 艾新楠 申請人:遼寧師范大學(xué)