综合结构与纹理特征的图像修复算法.pdf

第33卷第8期 北京工业大学学报 V01．33No．8 0F UNIVERSITY0FTECHNOLOGY 2007年8月 JOURNALBEIJING Aug．2007 综合结构与纹理特征的图像修复算法 张鸿宾，王佳文 (北京工业大学计算机学院，北京100022) 摘要：为了还原图像中已经损失的信息，采用综合图像结构与纹理特征的方法，对图像修复进行了研究．在选 定修复区域后，算法能自动根据待修复区域周围的信息进行填充，无需人为干预．实验结果表明，对于有划痕或 较大损坏区域的图像。该算法都取得了较好的修复效果． 关键词：图像修复；结构；纹理 中图分类号：TP39 文献标识码：A 进行填补，使修复后的图像接近或达到原图的视觉效果．该技术在老照片的修复以及图像处理、数据压 缩、网络数据传输等许多领域都有应用前景，近年来受到国内外的广泛关注，许多算法试图从不同角度解 决这个问题． 画图像的结构特征．图像的结构特征指图像中颜色发生明显突变的区域，如物体的轮廓、不同颜色区域形 成的边界等．用户选定需要修复的区域后，算法提取待修复区域周围的结构特征(轮廓线)，将轮廓线从区 域边界自然向内延伸，并将边界信息沿该方向平滑地扩散至修复区域内部．这类算法可填补包含不同结 构和纹理的区域，并且对待修复区域的拓扑结构没有限制，适用于划痕、污迹和文字等细窄区域的修复． 但该类算法的计算量大，耗时长，对纹理的还原有限，尤其是进行大区域的图像修复时会产生非常明显的 模糊．图像修复的另一类算法是基于样图的纹理合成算法[5。01．这类算法将待修复区域周围的图像作为 样图，从中提取特征并选取匹配的纹理，将其合成到待修复区域内．这类方法适用于较大区域的修复． 现实中的图像一般同时包含复杂的结构和纹理特征，并不仅仅由简单结构和单一纹理拼接而成．文 献[儿]将图像分解为结构层和纹理层后，对其分别进行修复，并将修复后的2层叠加得到最终的修复图 像．但对实际图像而言，目前图像分解的技术尚不完善，因而效果还不理想，且算法复杂度较高，修复较大 区域时仍然会出现模糊．作者提出一种综合结构与纹理特征的修复算法，对有划痕或较大损坏区域的图 像，取得了较好的修复效果． 1图像修复算法 1．1填充顺序 对于待修复图像J，用户首先确定待修复区域n和填充块的大小，其中填充块应略大于图像的最大 纹理元．算法提取修复边界an，得到位于边界上的点序列，依次计算以序列中每个点为中心的块的优先 权，并取优先权值最高的作为待匹配块． 缈。内梯度值最大的点． 点声的优先权函数P(多)定义为 收稿日期：2006一05一18． 基金项目：国家自然科学基金资助项目． 作者简介：张鸿宾(1944一)，男，北京人，教授，博士生导师 万方数据 第8期 张鸿宾等：综合结构与纹理特征的图像修复算法 865 P(户)2C(户)M(户) (1) 式中C(户)和M(夕)的定义为 ∞)：盗哔畀型(2) M(步)：卫必(3) 式中，I9pI是块9p的像素数量；V．|。为点m的梯度 方向，即灰度值变化最大的方向，其垂直方向V上k 图l优先权函数的定义 为灰度值变化最小的方向，即等照度线的方向，取 De㈣tionof f。n。ti。n Fig．1 th。pri。，ity lV上J。I=IVI。l，v。。为点m和点户连线方向的单 位向量；口是规范化因子(对于灰度图像口=255)．函数B(口)初始化为 B cg，={：： 孑：喜?一n