作　　者： ; ; ; (李斌）;

机构地区： 汕头大学工学院电子工程系

出　　处： 《电子测量与仪器学报》 2009年第9期11-17,共7页

摘　　要： 提出一种基于图像分解和区域分割的图像修复新算法。首先,将图像分解为结构图像和纹理图像,然后根据分解的结构图像将其分割为不同区域,两区域间的边界线采用张量选举算法平滑连接;对各区域的结构和纹理图像分别采用基于紧支径向基函数算法和自适应纹理匹配算法进行修复。最后将结构和纹理图像重新叠加在一起得到修复后的图像。该算法的优点是对图像的结构和纹理同时进行处理,实现对破损区域较大的图像进行有效修复;算法采用基于张量选举的区域边界连接和分区域修复,克服了单独使用径向基函数修复结构时产生边界模糊现象,采用的支径向基函数比普通的径向基函数具有较低的计算复杂度;丢失的纹理只在其所在区域内进行最优匹配搜索,大大减小了纹理搜索范围;纹理匹配块的自适应选择提高了纹理匹配的灵活性和准确性。实验证明,该算法能够稳定有效地处理各种较大的破损区域,并得到良好的图像修复效果。 A new image inpainting method is proposed by using structure-texture image decomposition and edge-based region segmentation for reducing edge blur and restoring large missing area. More specifically, the image is decomposed into the sum of two functions with different basic characteristics. And then reconstruct each one of these functions separately with region-segmentation-based structure and texture filling-in algorithms. Finally, the restored image was given by adding the structure and texture restored results together. The experimental results show that for inpainting large variation image the proposed approach can achieve better results than the directly approach does.

关 键 词： 图像修复 图像分解 区域分割 张量选举 紧支径向基函数

领　　域： [电子电信] [电子电信]