图像修复技术的分析与其在视频图像斑点去除中的应用

《图像修复技术的分析与其在视频图像斑点去除中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第一章绪论务。另一方面，由于以前电影制作设备本身的一些欠缺以及电影胶片在拷贝、播放和存放过程中不可避免地会受到一些损伤，现保存下来的影片出现了诸如闪烁、斑点、划痕、抖动、退色、帧丢失等问题，视觉效果上人打折扣。图1．2给出了闪烁、斑点、划痕、退色等例子。与此同时，如不及时对这些影片进行翻新修复工作，这些保存下来的影片也将随之丢失。因此，将这些保存下来的影片及时进行翻新修复也是一项紧急的任务。(d)褪色的例了图1．2各种视频损伤示例3东南人学硕．卜论文一直以来并：没有什么好的方法米解决有效保存和修复电影这个问题。然而近30年来，我们JJj在经历一场数字化革命。随着计算机技术的迅

2、猛发展，各种数字信号处理技术特别是图像处理技术的完善，使得将数字技术应用到旧电影的保存和修复中成为了可能。数字技术相对以前的保存和修复方法有着非常大的优势，体现如F：一、数字化存储电影资料受环境影响小，不需要特别的暗房存储：二、数字化存储可以实现非常方便准确的拷贝；二、数字化修复可以人大减少人力物力的投入，修复好的电影不再需要重新翻新修复。由于数字技术具有这些优点，人们开始尝试用数字技术来修复影片。一个典型的例子就是1993年美国迪斯尼公司耗资900万美元使用柯达公司的数字图像中心的数字修复系统Cineon修复经典迪斯尼动画电影《白雪公主》，不仅将遍体鳞伤的“白雪公主”修复一

3、新，而且修复后的《白雪公主》获得了意想不到的商业成功【21】。这一成功大人加速了数字技术在旧电影的修复中的应用。在国内，旧电影的修复一直没有得到相应的重视和发展，直到最近几年才见相应报道。2005年中国电影将启动一项百年电影资料影片的数字化修复J：程，保护中国电影遗产，同时扩大数字电影放映节目源，可以说中国电影的修复工作才刚刚起步。一方面，利用数字技术对20世纪经典旧电影的修复，不仅让这些封存在历史一记忆里的故事和人物义重新生动形象地出现在人们面前，而且让我们清晰地欣赏老一辈优秀电影艺术家们的精心杰作；另一方面，电影也是外国了解中国文化的一个重要窗口，修复后的旧电影非常具有收

4、藏价值和文化艺术价值。．为。／57’÷，母’旷．．‘·．-旁—扣(a)受损区域的检测(b)受损k城的修复图1．3视频修复，J÷例‘l第一帝绪论1．2研究现状图像修复是当前计算机图形学和计算机视觉中的一个研究热点，被广泛应用丁．恢复缺损图像受损区域的灰度、颜色、纹理等信息，添加或删除图像中特定的某些元素等情形。其本质是一个根据图像受损区域外的信息对受损区域进行插值的过程。根据待修复区域的人小和形状的不同，图像修复的方法可以分成两个大的方向：一类是基于几何图像模型的图像修复(inpainting)技术，该技术特别适用于修复图像中的小尺度缺损；另一类是基于纹理合成的图像补全(com

5、pletion)技术，该技术对于填充图像中大的丢失块有较好的效果。基于PDE的方法可以修复图像当中细小的破损区域，比如划痕，当破损区域较大时修复结果往往不够理想；纹理合成的方法适用于破损区域较大的图像的修复，但是这类方法往往不能修复图像的结构信息。2000年Siggragh大会上，Bertalmioll]首先提出了基于偏微分方程的数字图像修复算法(Imagelnpainting)，算法沿等照度线的方向将待复区域周罔的信息迭代到修复区域内，产生修复信息。等照度线的方向可以通过计算修补的轮廓线上的每一个点的离散梯度向量(表示空间最大变化的方向)，并将其旋转90度得到，这样可以在迭

6、代的过程中，有效的保持边界，通过二维的拉普拉斯算子局部估计色彩平滑的变化，也是沿等照度线方向迭代的；每若干步迭代之后，算法进行一个反复扩散的过程，以保持被修复区域的平滑。各向异性的扩散(anisotropicdiffusion)有利于保持穿过修复区域的边界。Chart等随后提出了整体变分(TotalVariation，Tv)模型【471152】和基于曲率驱动扩散的模型(CurvatureDrivenDiffusions，CDD)【铝】。TV模型使用欧拉．拉格朗日方程并且在修复区域内沿等照度线方向采用各向异性的扩散。这个模型在修复小区域以及去噪方面有很好的效果，但是对于破损边界

7、常常不能很好的修复。CDD模型扩展了1v模型，在定义扩散的力度方面，考虑到了等照度线方向的几何信息，这使该模型能够很好的处理较大的区域。Chart和Shen等将用于图像分割的Mumford．Shah能量模型应用于图像修复上，使用了活动轮廓和水平集的概念，提出了一种基于分割的图像修复方法。国内方面，浙江大学CAD&CG国家重点实验室的周廷方【53】等提出了基于径向基函数的图像修复方法，图像的颜色值看作规则采样点上的高度场，把二维图像修复问题转化为三维离散点的重建问题。冯志林降1等将Mumford．shah