大区域图像修补和图像特技制作地研究论文

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1、中文摘要摘要：数字图像修复是填充图像内指定的破损区域的处理过程，是当前计算机图形学、计算机视觉和图像处理的研究热点领域之一。该项技术在文物保护、影视特技制作、老照片的修复、图像中文本的去除、障碍物的去除以及视频错误隐藏等方面，有着很高的应用价值。目前，图像修复的基本方法主要有两大类：基于纹理合成的方法和基于偏微分方程的方法。本论文实现了基于径向基函数的图像修复算法。针对大尺寸区域的修补问题，对基于样例的图像修复算法进行改进，最后，结合它的相关应用搭建了一个图像特技制作系统。在算法方面，我们发现，现有

2、的基于样本块纹理合成的数字图像修复技术在全局式搜索样本匹配块时容易选择错误的匹配块，导致繁衍错误信息使得修复结果不理想。本论文在原算法的基础上使用了局部搜索、优先权改进及GraphCut方法来改善算法效果。(1)基于图像分割的局部块搜索策略是本文的创新点之一，我们制定了一种新的局部搜索策略，根据当前填充块的已知像素所属块类别确定搜索范围，有效减少全局搜索所带来的错误匹配块现象。(2)为保证图像的结构部分先被填充，解决高纹理区域向低纹理区域的扩张的问题，对优先权计算公式进行讨论和推导，对于优先权的改进

3、是为了更好地指导以上新的搜索策略。(3)直接的复制会使填充部分与原有的部分产生视觉上不连续，通过GraphCut求最佳缝合线，使修补的块在视觉上更加自然过渡。实验结果表明，改进后的算法可以有效的修复各种不同的破损情况尤其是具有复杂背景的较大区域填充，是一种更健壮、视觉效果更理想的修复算法。在系统实现方面，本文将抠像技术应用到目标物的提取过程中，然后使用大面积图像修补生成新的背景，实现了自动提取和修复图像区域。结合实验室已有工作，我们搭建了一个面向一般用户的数字图像特效制作系统，该系统包含目标提取、图

4、像修补、图像合成等功能，保证了处理的连贯性和易操作性。关键词：图像修复纹理合成目标物提取图像合成特技制作分类号：ABSTRACTABSTRACT：Digitalimageinpaintingmainlyaimsatfillinginmissingpixelsinanunknownregionofanimageinavisuallyplausibleway．Anditisalsooneoftheimportantresearchfieldsincomputergraphics，computervisi

5、onandimageproeessing．Currently,digitalinpaintingtechniqueshavefoundbroadapplicationsinimageprocessing，visionanalysis，di百talrestorationofancientpaintingsforconservationpurposes，textremovalandobjectsremovalinimagesforspecialeffects，restorationofoldphotog

6、raphsorfilmswithscratchesormissingpatches，disocelusionincomputervision,errorsconcealinvideos，andSOon．Theprimarymethodsofimageinpaintinginclude‘'TextureSynthesis’’algorithmsandthealgorithmsbasedonPartialDifferentialEquations(PDEs)．Thisthesisfulfilledthe

7、imageinpaintingalgorithmbased011radialbasisfunctions．Onthebasisofexamplar-basedinpainting,thisthesiscarriesoutsomeimprovementstoachievethelargeareafilling．Intheend，Weestablishedaspecialeffectsproducingsystembyusingitsrelativeapplications．Intheconceptof

8、algorithm，Wefoundthattheexemplar-basedinpaintingmethodsearchingthesourcepatchgloballyeasilyleadtosomematchingerrors，andsucherrorswouldaccumulateandpropagateintootherareasquickly,evenmakingtheresultscompletelyunacceptable．InthispaperWeus