图像修复技术在赣南红色文物保护中的应用与研究

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4、位论文独创性声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研巧成果。据我所知，レ己经发表或撰写过的研究成果，也不除了文中特别加ッ标注和致谢的地方外，论支中不包含其他人一包含已获得江西理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中做了明确的说明并表示谢意。一申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。：研究生签名：捉时间年《月／日学位论文版权使用授权书本人完全了解江西理工大学关于收集：、保存、使用学位论文的规定即学校有权保存按要求提入有关数据库进行检交的学

5、位论文印刷本和电子版本，学校有权将学位论文的全部或者部分内容编索、；学校有权按有关规定向国家，并采用影印缩印或扫描等复制手段保存、汇编供查阅和借阅有关部口或者机构送交论文的复印件和电子版。本人允许本学位论文被查阅和借阅，同意学校向国家有关部口或削构送交论文的复印件和电子版，并通过网络向社会公众提供信息服务＝保密的学位论文在解密后适用本授权书：导师签名（手写：学位论文作者签名（手写））将一签字曰期曰签字曰期：年＾月曰；？年月；父／／／＾江西理工大学硕士学位论文摘要摘要数字图像修复是机器视觉中的研究热点，如今越来越多的研究者加入到图像修复的研究行列

6、中，促使图像修复技术得到了快速的发展。然而，由于图像破损情况的复杂性，时至今日还没有一种修复算法能够适应于所有情况的修复。要完成图像的自适应修复，前提是能够对图像的破损区域自动分割提取，目前大多数的破损区域的确定还是靠人工来完成。文章用赣南地区红色文物作为图像处理的研究模体，在其基础上展开了对图像破损区域自动提取和修复的研究。具体内容如下：(1)聚类分析中的K-均值（K-MeansClustering）聚类是非常经典的无监督聚类算法。它原理较为简单并且能够快速收敛，而缺点也很明显：算法结果严重依赖初始中心的选择，并且全局寻优能力不足。灰狼优化算法是最近几年提出的一种元启发式

7、算法，拥有良好的勘探与开发能力，文章提出一种结合灰狼优化和K-均值的混合聚类算法。实验证明，该混合算法以寻求一组最佳聚类中心为目标，在较快的收敛速度下能得到良好的全局搜索能力，提高了原始算法的稳定性和精确性。(2)自适应提取图像的破损区域一直是个研究热点，文章将提出的混合聚类算法应用到图像分割技术当中，以赣南红色文物图像为载体进行了对比试验，得到了更出色的提取效果，完成了图像自动修复的关键一步。(3)研究学习了图像修复中以偏微分方程理论为基础的不同修复模型，对赣南红色文物图像进行了虚拟修复。关键词：图像修复；图像分