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米字型各向异性扩散模型的图像去噪算法被引量：5: 2014年; 针对原始的各向异性扩散模型在对带噪图像去噪时,只利用了邻域内东、南、西、北4个方向上的参考信息,使得去噪效果不够明显的问题,提出了米字型各向异性扩散模型的图像去噪算法。该算法在利用了原始算法中待修复点周围4个方向上参考信息的基础上,还引入了该点邻域内对角线方向上的新信息,给出了采用周围8个方向上的信息进行对图像去噪的新模型,同时证明了该模型的合理性。用新提出的算法与原算法以及一种改进的同类算法对4幅带噪图像进行去噪。实验结果表明,新提出算法去噪效果的峰值信噪比(PSNR)相比原算法和改进同类算法平均提高1.90 dB和1.43 dB,平均结构相似度(MSSIM)分别平均提高0.175和0.1,说明该算法更适合于图像去噪。; 翟东海鱼江段维夏肖杰李帆; 关键词：图像去噪峰值信噪比

基于米字型各向异性扩散的破损藏式古唐卡修复研究被引量：4: 2014年; 在利用原始的BSCB模型修复图像时,其扩散过程会造成图像的等照度线有一定程度上的交叉,使得修复后的图像视觉效果不太理想。针对以上问题,通过对原始的PM各向异性扩散模型进行改进,提出了米字型各向异性扩散模型,然后将其应用到BSCB模型的扩散过程中,提出了改进的BSCB图像修复模型。最后,利用文中提出的修复模型和其他的改进的BSCB模型对破损古唐卡图像进行修复。结果表明,和原始的BSCB模型以及其他改进的BSCB模型相比较,提出的模型在没有增加算法的时间复杂度的情况下,在视觉效果上和均方误差(MeanSquareError,MSE)的评价指标上表现都很突出。; 翟东海李帆鱼江; 关键词：图像修复视觉效果

基于双十字曲率驱动扩散模型的图像修复算法被引量：3: 2013年; 当前各种基于曲率驱动扩散(CDD)模型的图像修复算法在修复待修复点时均只利用了其邻域中的4个点的参考信息,使修复后的图像边缘过渡不自然且修复精度不够高。针对以上问题,提出了基于双十字CDD的图像修复算法。该算法在充分利用原始CDD算法中4个邻域点的参考信息得到待修复点的修复像素值的基础上,再利用新引入的4个点的参考信息得到一个新的修复像素值,并将这两个修复像素值进行加权平均得到最终的修复像素值。最后,将提出的算法和原始的CDD算法以及改进的CDD算法用于实例验证,其结果表明,新提出的算法在不增加算法时间复杂度的条件下,使得图像边缘过渡更加自然,修复精度得到了有效提高。; 翟东海左文杰段维夏鱼江李同亮; 关键词：图像修复时间复杂度

基于先验置信传播的图像修复改进算法被引量：1: 2016年; 先验置信传播(priority-BP)算法很难在实际中达到实时处理的要求,计算效率也有很大的提升空间。针对先验BP算法在图像修复上的应用,改进算法主要在信息传递以及标签搜索方面提出改进措施。在信息传递方面,改进的算法在初次迭代前利用图像的稀疏表示,快速更新目标区域的初始图像信息,为首次迭代提供更为准确的先验值,加速信息传递的收敛速度,并提高标签裁减和传递消息的准确度;在搜索策略方面,改进的先验BP算法舍弃了单一的全局搜索方法,在全局搜索中结合局部搜索方式,提高了标签集的组建效率。最后,将改进算法用于实例验证,待修复图像尺寸越大,改进算法优势越明显,即使在较小的图像尺寸(120×126)下,改进算法修复效果的峰值信噪比(PSNR)相对原算法平均提高了1.1 d B,修复时间减少了接近1.2 s。实例验证结果表明该算法不但可以有效地提高图像修复的精度,而且提高了图像修复的效率。; 王佳君喻强张晶晶; 关键词：图像修复信息传递局部搜索

区别结构和纹理的稀疏表示图像修复算法被引量：6: 2016年; 现有基于稀疏表示的图像修复算法在修复破损区域时对纹理块和结构块不加区分,导致修复平滑部分时处理时间较长,同时在修复结构部分时精度较低。针对上述问题,提出一种改进算法。将待修复块分成纹理块和结构块2类,相应构造不同的学习字典。结构块所应用的字典用于确保修复精度,而纹理块所应用的字典则用于在保证纹理清晰的基础上加快修复速度。实验结果表明,该算法在不增加时间复杂度的前提下可有效恢复结构细节,改善破损图像整体修复效果,同时降低处理时间。; 高飞王佳君喻强张晶晶; 关键词：图像修复

基于自适应模板的图像修复算法被引量：6: 2013年; 当前基于纹理的图像修复算法中模板块的尺寸是固定的,这样,当模板块尺寸很小时,虽然修复的精度会提高,但是算法的时间复杂度会大幅增加;相反,当模板块尺寸很大时,虽然可以降低算法的时间复杂度,但会使算法的误修复率提升。针对以上问题,提出了基于自适应模板的图像修复算法,该算法能够根据当前模板块与尺寸扩大后模板块之间的灰度均值及方差的变化情况来自适应地扩大模板尺寸,同时,根据模板块与样本块之间的匹配情况自适应地缩小模板块。最后,将所提提出的算法用于实例验证,其结果表明所提算法不但可以有效地提高图像修复的精度,而且提高了图像修复的效率。; 翟东海肖杰鱼江李同亮; 关键词：图像修复自适应模板灰度方差

破损区域分块划分的图像修复被引量：13: 2014年; 目的提出一个算法,使计算机能够自动修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像。方法通过模仿手工修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像的方法,按以下2个步骤来修复图像:1)破损区域的划分,首先,对各断裂边界线进行匹配配对,然后,将已配对的各断裂边界线进行直接连接,从而在破损区域内形成各个待修复块;2)各块的修复,首先,采用Bertalmio,Sapiro,Caselles,Ballester(BSCB)算法中的传输方程和扩散方程将已选邻域信息迭代传输和扩散到各块破损区域,以修复完优先级最大的各个块,然后,判断是否有次优先级的待修复块,若有,则采用边界线删除算法删除部分冗余边界线,接着按相同方法修复次优先级的待修复块,若无,则修复完成。结果基于以上图像修复步骤,提出了破损区域分块划分的图像修复算法。将该算法和其他3个算法用于修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像,其结果显示,该算法所修复图像的峰值信噪比(PSNR)值平均提高1.49 dB,同时,所修复图像具有较好的视觉效果。结论和其他3个算法相比,本文破损区域分块划分的图像修复算法更适合于修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像。; 翟东海鱼江段维夏肖杰; 关键词：图像修复结构信息

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国家级大学生创新创业训练计划(201210694019)