【图像修复】CCD图像修复【含Matlab源码 3455期】

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⛄一、TV模型图像修复简介

0 引言
图像修复是指对待修复图像中缺损的部分，利用已有的图像信息对缺损区域进行修复，是计算机图像和视觉中的研究热点之一。在图像修复领域，通常采用的是基于块的纹理合成的修复方法。基于块的纹理合成的修复又可以分为基于图像分解和基于样本块的图像修复技术两种。

基于图像分解的修复技术是将图像分解为结构和纹理两部分，基于样本分别进行结构修补和纹理合成，其中用图像修补技术来修补结构部分，用纹理合成方法来填充纹理部分，最终将两部分的修复结果叠加起来。该方法适合于结构比较清晰且易于提取的情况，因此具有很大的局限性。

基于样本块的图像修复技术是通过纹理合成来填充缺损区域，其主要思想是通过选取最优匹配的像素块，根据图像的纹理信息，以受损边界的某个像素点为中心在未受损区域的样本块中寻找相似的纹理块来进行填充缺失部分。Criminis等[1]通过计算受损边界的块中已知像素所占的比例、梯度和法线方向来定义待修复区块的优先级，通过计算区块之间的欧氏距离得到最佳匹配的像素块，然后将其复制到受损区域中。Criminisi算法通过对样本块的直接复制来填充缺损区域，修复效果往往存在明显的结构上的不连续性和不完整性。

考虑到在人类的视觉感知系统中，深度信息能够有效反映出物体的纹理特征和梯度变化，以及物体的完整性和模糊程度。Luo等[2]提出基于深度图像的图像修复算法，该方法通过基于深度图像绘制(Depth-Image-Based Rendering,DIBR)和视点变换，在Criminisi算法的基础上进行了改进。但是该方法的局限性在于必须有待修复图像的深度图像。Mansfield等[3,4]开始研究引入对块的变形，例如对样本块进行旋转、尺度放缩和颜色调整等，通过对块的变形来实现结构上的连续性，从而满足人类视觉的语义性。另外，场景中存在的透视扭曲现象往往会造成修复结构的不连续性，Huang等[5]在此基础上，引入仿射变换矩阵，通过检测图像中的消失点和消失线，提取出相应的仿射变换矩阵，实现对块的几何变换，从而更加有效地解决结构不连续的问题。但同样存在明显的不足之处，首先，受限于仿射变换矩阵的提取方法，对于图像中无法有效检测出消失点和消失线时，修复的效果也会随之下降;其次，该方法只能划分出最多3个平面区域，不能处理更加普遍的修复情况。

基于以上研究，本文提出了一种基于深度信息的图像修复算法，采用平面参数马尔可夫模型提取出图像的深度信息，通过对共面区域的划分，大幅度减小匹配块的搜索空间;并构造透视变换矩阵，来实现对匹配块的几何变换;设计含有深度信息的目标代价函数，通过对目标代价函数全局优化，来选择最优修复效果。最后，通过实验对算法进行验证，表明该算法不仅更加具有鲁棒性，而且能较大幅度地提高图像修复的准确性。

1 本文算法
CDD(Curvature Driven Diffusions)模型是Chan和Shen在TV(Total Variation)模型的基础上引进了曲率驱动而形成的，解决了TV模型不能修复图像视觉连通性的问题。要想了解CDD模型，需要先了解TV模型的原理。

1.1 TV模型简介
TV模型最先是由Rudin等人在1992年提出来的，当时是应用于图像的噪声去除处理。Chan等人于2002年首次将该算法引入到图像修复领域，形成了TV 模型图像修复算法。TV 模型涉及数学中的变分法跟泛函的知识，它是依据原始图像的先验知识和不完整的图像数据，建立能量泛函，求解该能量泛函所得到的极值就是修复后的图像。

1.2 CDD模型及数值实现
TV修复模型的扩散强度1/▽u仅依赖于等照度线的梯度值，而不依赖于等照度线的几何信息，总是倾向于用最短的直线来连接断裂的线性结构物体。TV模型不能满足视觉连通性原则。而CDD模型利用曲率来控制扩散强度，当图像修复过程到达©状态时，增大扩散强度，从而使图像信息进一步扩散，达到满足连通性效果。

⛄二、部分源代码

close all;
clc;
clear;
%--------------------------读入图像------------------------------------------
imgoriginal=imread(‘yuan.png’);
figure(1);imshow(imgoriginal); title(‘受损图像’); %显示受损图像
[width,height] = size(imgoriginal);
img= double(imgoriginal);
%--------------------------获取掩码图像---------------------------------------------
mask = zeros(width,height/3,3);
for j = 1:height/3
for i = 1:width
if ((imgoriginal(i,j,1) >220)&&(imgoriginal(i,j,2) >220)&&(imgoriginal(i,j,3) >220))
mask(i,j,1) = 255;
mask(i,j,2) = 255;
mask(i,j,3) = 255;
else
mask(i,j,1) = 0;
mask(i,j,2) = 0;
mask(i,j,3) = 0;
end
end
end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]何埜,李光耀,肖莽,谢力,彭磊,唐可.基于深度信息的图像修复算法[J].计算机应用. 2015,35(10)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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