数字图像修复技术综述【文献综述】

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1、毕业论文文献综述通信工程数字图像修复技术综述综述之前，我在中国知网CNKI用主题“数字图像”进行搜索，结果显示有20287条相关记录，用主题“数字图像修复”进行搜索，结果显示57条相关记录。摘要：数字图像修复是图像处理过程中一项重要的内容，是当代数字图像应用的一个关键。本文论述目前国内外在图像修复技术的研究背景及现状，总结了图像修复技术的的两个方面:基于像素操作和基于块操作，综述并比较了国内外运用较广的修复技术，并对数字图像修复技术的各方面应用作了简单的介绍。关键词：图像修补；图像复原；图像补全；PDE变分方法；纹理合成一、数字图像修复的背景和现状在

2、以前数字图像修复技术主要是用于改善图像的质量，去除外界带来的干扰和模糊，而现在其技术主要用于恢复图像的受损和确实信息区域的修复，随着数字图像应用的广泛，其修复方法也是日新月异。目前，图像修复技术主要集中于两个方面:基于像素操作、基于块操作[1]。如图1所示）：数字图像修复研究现状（图1）目前最普遍的图像修复技术分为两类：一类称为“Inpainting”，用于修复小尺寸缺损的数字图像，这种技术最早是由bertalmio，caselles，sapiro等人引入到图像修复中来的，原理是将已知的图像信息，采用一种由粗到精的发包方法来估计等照度线[2]的方向并

3、采用了信息传播方法将信息传播到待修补区域6/6内，从而得到更好的修补效果，这种技术基于偏微分方程的算法，称为PDE，它主要是利用物理学中的热扩散方程将待修补区域周围的信息传播到修补区域中，其中较为典型的有BSCB模型，TV模型和CDD模型[3]，另外一种是基于块的纹理合成技术来修补丢失的信息，称为纹理合成图像补全技术。二、修复技术目前国内外的图像修复技术有好几类，但是使用比较广泛的有几下几种：2.1、基于BSCB的图像修复模型[4]BSCB模型全称Bertalmio-Sapiro-Caselles-Bellester，最早是由Bertalmio提出的

4、，它是由Bertalmio模拟手工修复的步骤，基于传递过程的图像修复模型。其主要原理利用待修复区域的边缘信息来对图像进行修复。在这个模型中，修复的过程被看做是一种扩散的过程。其修复模型如下：BSCB模型对于非纹理图像有较好的修复效果，但是对于纹理图像会产生平滑效果，会导致纹理丢失。2.2、基于TV的图像修补模型[5]TV模型全称totalvariation，该图像修补法是在2002年由chan等人首先提出的，它通过最小化能量泛函来完成对破损区域的修复，该模型在修复中可保持尖锐的边缘并目数值实现简单。TV模型的主要优点是能保持边缘和PDE数值计算简单。

5、其图像修补模型公式为：如图（2）所示：待修复区域示意图（图2）其中D为待修复区域，E待修复区域的领域，其简单原理是利用待修补区域的边缘信息采用一种由粗到精的方法，将修补信息传导待修补的区域中去，其本质上是基于偏微分方程的一种算法，其优点是能够修补缺损图像的轮廓和缺损区域的像素值。6/6虽然基于全变分PDE的图像补全技术可以利用待修补区域的周围信息来填充丢失区域的像素值，但是只适合修补小尺度的缺损，不能修补图像细节，而基于块的纹理合成图像补全技术则不但可以填充任意大小的丢失块，还可以修复破损部分的细节。2.3、基于曲率驱动扩散(CDD)的图像修复模型[

6、6]CDD模型全称curvature-drivendiffusions，是基于TV模型而进行的改进模型，其主要原因是TV模型受到修复区域大小的限制。在CDD模型中，通过曲率来调整各向异性扩散系数。在进行图像修复时，不仅考虑到整体的长度，还充分考虑到了曲率的变化，从而对细长的线段也有较好的修复效果。CDD模型虽然对细长线段有较好的修复效果，但在修复过程中也产生了新问题。由于曲率对噪声非常敏感，因此在修复时不能直接使用该方法，不然往往会衍生出错误线段。2.4、基于块的纹理合成图像补全技术[7]纹理合成技术是以样本纹理为基础，大范围地生成相似纹理的技术。其

7、又分为过程纹理合成和基于样图的纹理合成。其中基于样图的纹理合成技术是近几年迅速发展起来的一种新的纹理合成技术，其原理是基于给定的小区域纹理样本，按照表面的几何形状，再进行整个曲面的纹理合成。基于块的纹理合成技术的核心原理其实就是基于样图的纹理合成技术。近几年，许多研究学者广泛关注纹理合成领域，对此也取得了一定的进展。早年，基于碎片的图像补全算法[6]被广泛使用，该算法是利用自相似原理，采用一种由粗到精的方法使信息不停的逼近丢失信息的区域，虽然这个方法取得了较好的修复效果，但是，由于该技术是利用整体搜索手段寻找相似碎片，速度相当慢，影响了它的实用性。后

8、来，Crininisi等人经过反复研究最后得出一种基于块的图像修补算[7]，其实质是直接采用纹理合成的方法来