数字图像修复技术在缺损照片处理中的应用探讨

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1、数字图像修复技术在缺损照片处理中的应用探讨摘要：随着我国科学技术的不断提高，数字图像修复技术的应用也越来越显著，其是数字图像处理中一个很重要的技术手段，可有效地将一些破损图片、照片、画作以及电影胶片等元素修复归位。同时为了满足当下人们对于图像和视频的多元化需求，数字图像修复技术也在不断地创新和改进，并在各领域中获得民众的一致好评，如：视频通信、文字档案、生物医学、遥感测绘、工业生产等领域，文章主要针对数字图像修复技术在缺损照片处理中的应用做进一步的探讨和分析。关键词：数字图像修复技术；缺损照片处理；应

2、用探讨21世纪是一个技术信息的时代，各种数字产品、电子产品的应用也越来越受到人们的欢迎，可以给其日常生活带来很大的便利。因此数字图像修复技术也就逐渐突显出它在各领域中的技术优势，其可以将一些有划痕的图片、移除文字后的缺损区等元素进行有效的填充和修补，使之还原成本来面貌，从而恢复正常使用功能。并能对不同受损程度的照片采取新的修复技术，从而提升数字图像修复质量，为社会发展和人们多元化的需求做出应尽的贡献和义务。1数字图像修复技术概述所谓图像修复，是指对图像中信息残缺的部位进行有效的填充和修补，使之还原成完

3、整面貌的一个补全过程。图像修复技术起源于欧洲文艺复兴时期，在以往应用过程中，其通常对一些因保存不善出现裂痕或缝隙的作品进行完整的修补，修补方式极为单一和滞后，主要是依靠人手工修复来完成，不仅修补周期较长，而且也给工作人员增加了很大的负担。随着社会的不断进步和发展，很多图像作品也都采用了数字化的处理技术，修复人员只需用电脑将其扫描，然后再利用电脑中事先安装好的相应程序，对作品进行自动修复，这样就完成了整个修复过程，既提高了修复效率，又节省了修复时间和人工成本，从而保证了作品的完整性和有效性。现阶段，数字

4、图像修复技术已在大范围内推广和使用，也被越来越多的学者和专家们所认同，其不仅适用于静态图像的修复，还可以在动态图像中发挥优势，目前，我国数字图像修复技术主要包括两种技术形式，一种是基于变分PDE模型的数字图像修复技术，一种是基于纹理合成的数字图像修复技术，基于纹理结构的数字图像修复技术。前者可修复一些小尺度破损的数字图像，其修复原理是根据待修补区域的边缘信息来确定，没有任何局限性可同时填补多个不同结构和背景的区域。而对于一些较大面积信息丢失的图像而言，其处理手段就要采用基于纹理合成的图像修复技术来实现

5、，这种修复技术又包含图像分解的纹理合成修复技术和样本的纹理合成修复技术，其修复原理是先把待修复的图像根据结构和纹理分成两部分，然后再把其中属于结构部分的图像利用PDE模型处理修补算法来处理，而剩下的纹理部分图像则采用纹理合成的方法来填充，这样分割式修复既能从根本上提升图像修复质量，又可以保持图像的清晰和完整，从而满足当下广大用户修复的需求[lb2数字图像修复技术在缺损照片处理中的应用2.1小面积破损照片处理中的应用在现实生活中，有很多照片由于储存条件极为困难，导致其常常得不到妥善的保管，还有的照片因为

6、受到自然因素或人为因素的影响，致使其表面留下很多折痕或划痕的印记，严重影响照片的鉴赏性。对于这些小面积缺损照片的处理，可以利用变分PDE模型修复技术来实现，这种技术可以弥补以往修复中靠已知信息来推测残损区域信息的弊端，全面保证图像修复的准确性和时效性。其是利用各种假设的数学模型，将所要修复的问题转化成符合受损区域信息标准的能量函数，然后再通过转换程序将这些能量函数转化成人们易懂的图像信息，从而完成整个修复过程。2.2大面积破损照片处理中的应用通常情况下，大面积破损照片的处理都要采用纹理合成图像修复技术

7、来实现。2.2.1纹理合成概述纹理是计算机图形学里用来表示物体表面细节的标志，其涵盖了颜色和几何两种特质，因此纹理也常常被人们称作颜色纹理和几何纹理。一般情况下，纹理的局部特征是在有限范围内不断重复，并由多种纹理单元排列而成，其每个结构的大小和面积都是处在均匀的状态，随着计算机技术的广泛应用，自然界纹理也可以用其来模拟，而整个模拟过程就被称作是纹理合成。在纹理合成的不断改进中，其演变成两种合成方法，即基于过程的纹理合成和基于样本的纹理合成，其中基于过程的纹理合成是将自然界中存在的各种纹理与相应的数学知

8、识相结合而成的技术方式，它不但可以使纹理结构变得更为紧凑，分辨率不受限制，而且还能扩大纹理图案的覆盖区域，使其不受任何因素限制。而基于样本的纹理合成则是一种新时期发展而来的新的“纹理合成”技术，其是利用数学分析算法的原理对一些小块的样本纹理进行分析，并建立相应的数学模型来完成纹理的合成，该合成方法有效地抵消了传统纹理合成技术中存在的缺陷和不足，从根本上提升了合成技术的质量和效率，并在大范围内得到有利的推广和运用，如：图像编辑、数据压缩、图像传输、缺损图像