18、图像纹理合成与去噪技术解析

图像纹理合成与去噪技术解析

在图像处理领域，纹理合成和图像去噪是两个重要的研究方向。纹理合成可用于去除图像中的不需要元素并填充合适纹理，而图像去噪则能解决数字相机拍摄图像中的噪声问题。下面将详细介绍这两方面的相关技术。

1. 纹理合成与图像孔洞填充

在实际应用中，很多用户都有从图像或视频中移除某些元素的需求。例如，艺术总监可能想去除难看的电话线，修复人员可能要去除划痕或标记，政府官员可能会从宣传图片中移除有不当政治立场的人，普通家庭用户可能希望从家庭照片中移除不喜欢的亲戚。移除元素后，就需要找到合适的纹理来填充这些位置。此外，为数字艺术家生成大量可应用于物体模型的纹理也是纹理合成的一个重要应用。

1.1 K - 均值聚类

在进行纹理合成等操作前，有时需要对数据进行聚类。K - 均值聚类是一种常用的聚类方法，其步骤如下：
1. 选择 k 个数据点作为聚类中心。
2. 重复以下步骤直到聚类中心变化很小：
- 将每个数据点分配到离其最近的聚类中心所在的聚类。
- 确保每个聚类至少有一个数据点，可通过从远离其聚类中心的点中随机选择一个点分配给空聚类来实现。
- 用每个聚类中元素的均值替换该聚类的中心。

1.2 基于局部模型采样的纹理合成

Efros 和 Leung 指出，一个示例纹理可以作为纹理合成的概率模型。假设已知合成图像中除一个像素外的所有像素，为了得到该像素值的概率模型，可以将该像素的邻域与示例图像进行匹配。示例图像中每个匹配的邻域都对应一个该像素的可能值，这些值的集合就是该像素的条件直方图。从这个集合中均匀随机抽取一个样本，就得到了与示例图像一致的像素值。 </