【图像修复】TV模型图像修复【含Matlab源码 3452期】

原创已于 2024-11-22 21:43:22 修改 · 898 阅读

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于 2024-01-10 12:27:40 首次发布

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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

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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
图像修复是一项非常有意义的研究工作，比如我们生活中的照片被污染，再比如名贵字画、国家文物壁画等珍贵物品被破坏，这些都需要图像修复工作来完成。

整体变分（Total Variation）的方法最早是用来对受到噪声污染的图像进行降噪的，在这方面的应用最早是由L.Rudin和S.Osher等人在1992年提出的，2002年Chan等人把TV模型推广到图像修补中，并提出了基于TV模型的图像修补方法，同时说明了TV修补模型的缺点，进一步提出了CDD修补模型（curvature driven diffusions），此修补模型改正了TV修补模型的缺陷，对图像的修补具有很好的效果。

⛄二、部分源代码

%inpaint.m
clear;
figure(1);
img = imread(‘lena.jpg’);
subplot(1,3,1);
imshow(img);
title(‘原始图像’);
fillimg = imread(‘ma.jpg’);
subplot(1,3,2);
imshow(fillimg);
title(‘填充图像’);
I=double(fillimg)/255;
sz=[size(fillimg),size(fillimg,2)];
fillregion=fillimg(:,:)==255;
u=0.0001;
max=40;
%迭代修复过程
for n=1:max
for i=3:sz(1)-2
for j=3:sz(2)-2
if fillregion(i,j)==1
modIe=u+sqrt(((I(i-1,j+1)+I(i-1,j))/4)^{2+I(i,j+1)+(I(i,j+1)-I(i,j))}2);
%
%
modISE1=u+sqrt(((I(i+2,j+1)-I(i,j+1))/2)^{2+((I(i+1,j+2)-I(i+1,j))/2)}2);
%
VSE1=(I(i+2,j+1)-I(i,j+1))/(2modISE1);
modINE1=u+sqrt(((I(i,j+1)-I(i-2,j+1))/2)^{2+((I(i-1,j+2)-I(i-1,j))/2)}2);
%
VNE1=(I(i,j+1)-I(i-2,j+1))/(2modINE1);
modIS1=u+sqrt(((I(i+2,j)-I(i,j))/2)^{2+((I(i+1,j+1)-I(i-1,j-1))/2)}2);
%
VS1=(I(i+2,j)-I(i,j))/(2modIS1);
modIN1=u+sqrt(((I(i,j)-I(i-2,j))/2)^{2+((I(i-1,j+1)-I(i-1,j-1))/2)}2);
%
VN1=(I(i,j)-I(i-2,j))/(2modIN1);
modIE2=u+sqrt(((I(i+1,j+1)-I(i-1,j+1))/2)^{2+((I(i,j+2)-I(i,j))/2)}2);
%
VE2=(I(i,j+2)-I(i,j))/(2modIE2);
modIO2=u+sqrt(((I(i+1,j)-I(i-1,j))/2)^{2+((I(i,j+1)-I(i,j-1))/2)}2);
%
VO2=(I(i,j+1)-I(i,j-1))/(2modIO2);
curke=(VSE1-VNE1+VS1-VN1)/4+(VE2-VO2);
we=g(abs(curke))/modIe;

            modIw=u+sqrt(((I(i+1,j-1)-I(i-1,j-1)+I(i+1,j)-I(i-1,j))/4)^2)+((I(i,j+1)-I(i,j))^2);
            %
            %
            modISW1=u+sqrt(((I(i+2,j-1)-I(i,j-1))/2)^2)+(((I(i+1,j-2))/2)^2);
            %
            VSW1=(I(i+2,j-1)-I(i,j-1))/(2*modISW1);
            modINW1=u+sqrt(((I(i,j-1)-I(i-2,j-1))/2)^2+((I(i-1,j)-I(i-1,j-2))/2)^2);
            %
            VNW1=(I(i,j-1)-I(i-2,j-1))/(2*modINW1);
            modIS1=u+sqrt(((I(i+2,j)-I(i,j))/2)^2+((I(i+1,j+1)-I(i+1,j-1))/2)^2);
            %
            VS1=(I(i+2,j)-I(i,j))/(2*modIS1);
            modIN1=u+sqrt(((I(i,j)-I(i-2,j))/2)^2+((I(i-1,j+1)-I(i-1,j-1))/2)^2);
            %
            VN1=(I(i,j)-I(i-2,j))/(2*modIN1);
            modIW2=u+sqrt(((I(i+1,j-1)-I(i-1,j-1))/2)^2+((I(i,j)-I(i,j-2))/2)^2);
            %
            VW2=(I(i,j)-I(i,j-2))/(2* modIO2);
            modIO2=u+sqrt(((I(i+1,j-1)-I(i-1,j-1))/2)^2+((I(i,j+1)-I(i,j-1))/2)^2);
            %
            VO2=(I(i,j+1)-I(i,j-1))/(2*modIO2);
            curkw=(VSW1-VNW1+VS1-VN1)/4+(VO2-VW2);
            ww=g(abs(curkw))/modIw;
            modIn=u+sqrt(((I(i,j)-I(i-1,j))^2+(I(i-1,j+1)-I(i-1,j-1)+I(i,j+1)-I(i,j-1))/4)^2);
            %
            %
            modIO1=u+sqrt(((I(i+1,j)-I(i-1,j))/2)^2+((I(i,j-1))/2)^2);
            %
            VO1=(I(i+1,j)-I(i-1,j))/(2*modIO1);
            modIN1=u+sqrt(((I(i,j)-I(i-2,j))/2)^2+((I(i-1,j+1)-I(i-1,j-1))/2)^2);
            %
            VN1=(I(i,j)-I(i-2,j))/(2*modIN1);
            modINE2=u+sqrt(((I(i,j+1)-I(i-2,j+1))/2)^2+((I(i-1,j+2)-I(i-1,j))/2)^2);
            %
            VNE2=(I(i-1,j+2)-I(i-1,j))/(2*modINE2);
            modINW2=u+sqrt(((I(i,j-1)-I(i-2,j-1))/2)^2+((I(i-1,j)-I(i-1,j-2))/2)^2);
            %
            VNW2=(I(i-1,j)-I(i-1,j-2))/(2*modINW2);
            modIE2=u+sqrt(((I(i+1,j+1)-I(i-1,j+1))/2)^2+((I(i,j+2)-I(i,j))/2)^2);
            %
            VE2=(I(i,j+2)-I(i,j))/(2*modIE2);
            modIW2=u+sqrt(((I(i+1,j-1)-I(i-1,j-1))/2)^2+((I(i,j)-I(i,j-2))/2)^2);
            %
            VW2=(I(i,j)-I(i,j-2))/(2*modIW2);
            curkn=(VO1-VN1)+(VNE2-VNW2+VW2)/4;
            wn=g(abs(curkn))/modIn;
            
            modIs=u+sqrt(((I(i+1,j)-I(i,j))^2+(I(i+1,j+1)-I(i+1,j-1)+I(i,j+1)-I(i,j-1))/4)^2);
            %
            %
            modIS1=u+sqrt(((I(i+2,j)-I(i,j))/2)^2+((I(i+1,j+1)-I(i+1,j-1))/2)^2);
            %
            VS1=(I(i+2,j)-I(i,j))/(2*modIS1);
            modIO1=u+sqrt(((I(i+1,j)-I(i-1,j))/2)^2+((I(i,j+1)-I(i,j-1))/2)^2);
            %
            VO1=(I(i+2,j)-I(i-1,j))/(2*modIO1);
            modISE2=u+sqrt(((I(i+2,j+1)-I(i,j+1))/2)^2+((I(i+1,j+2)-I(i+1,j))/2)^2);
            %
            VSE2=(I(i+1,j+2)-I(i+1,j))/(2*modISE2);
            modISW2=u+sqrt(((I(i+2,j-1)-I(i,j-1))/2)^2+((I(i+1,j)-I(i+1,j-2))/2)^2);
            %
            VSW2=(I(i+1,j)-I(i+1,j-2))/(2*modISW2);
            modIE2=u+sqrt(((I(i+1,j+1)-I(i-1,j+1))/2)^2+((I(i,j+2)-I(i,j))/2)^2);
            %
            VE2=(I(i,j+2)-I(i,j))/(2*modIE2);
            modIW2=u+sqrt(((I(i+1,j-1)-I(i-1,j-1))/2)^2+((I(i,j)-I(i,j-2))/2)^2);
            %
            VW2=(I(i,j)-I(i,j-2))/(2*modIW2);
            curks=(VS1-VO1)+(VSE2-VSW2+VE2-VW2)/4;
            ws=g(abs(curks))/modIs;
          
            %
        end
    end
end

end

⛄三、运行结果

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⛄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

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流人群疏散病毒扩散晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合