不規(guī)則損傷的圖像修復(fù)技術(shù).rar
不規(guī)則損傷的圖像修復(fù)技術(shù),47 頁8000余字 完整無缺，推薦下載參考。摘要修復(fù)數(shù)字圖像中缺損內(nèi)容的技術(shù)應(yīng)用面十分廣泛，修復(fù)破損的畫作、老照片、老電影，恢復(fù)流媒體中丟失的細節(jié)甚至禎，還原有前景圖像的背景等都要用到數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)。圖像修復(fù)技術(shù)的目標簡單，即使得圖像的觀測者難以分辨或發(fā)現(xiàn)圖像的破損，圖像的觀測者可能是人類也...
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不規(guī)則損傷的圖像修復(fù)技術(shù)
47 頁 8000余字 完整無缺，推薦下載參考。
摘要
修復(fù)數(shù)字圖像中缺損內(nèi)容的技術(shù)應(yīng)用面十分廣泛，修復(fù)破損的畫作、老照片、老電影，恢復(fù)流媒體中丟失的細節(jié)甚至禎，還原有前景圖像的背景等都要用到數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)。圖像修復(fù)技術(shù)的目標簡單，即使得圖像的觀測者難以分辨或發(fā)現(xiàn)圖像的破損，圖像的觀測者可能是人類也可能是自動化的機械，比如天文望遠鏡、電子顯微鏡等可編程、有分辨能力的探測儀器。
早期當(dāng)自動化和信息技術(shù)尚未發(fā)展起來的時候圖像修復(fù)是由專業(yè)藝術(shù)家手工完成的，那時無論是照片還是畫作，恢復(fù)起來的時間和費用都很高昂，尤其是藝術(shù)品的恢復(fù)，有可能要花費數(shù)個專家?guī)啄甑男难?。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，隨著研究的深入，采用半自動化或完全自動化的方法恢復(fù)圖像已經(jīng)取得相當(dāng)大的進展和良好的效果。對老電影膠片上的線狀劃痕，褪色破損的照片，連貫圖像中的丟禎這樣的常見圖像瑕疵都已經(jīng)有了可行的修復(fù)方法和自動化技術(shù)。本文就那些常見的不規(guī)則損傷的修復(fù)技術(shù)作一定的研究。
關(guān)鍵詞 圖像修復(fù) 灰度及等亮度線聯(lián)合擬合修復(fù) 抽線補償
Abstract
This article describes several methods of image inpainting. One is the filling-in by joint interpolation of vector fields and gray levels, ....
目錄
摘要 I
第1章 緒論 1
1.1 課題簡介 1
第2章 灰度及等亮度線聯(lián)合擬合修復(fù) 2
2.1 修復(fù)算法 2
2.1.1 算法中灰度影響 3
2.1.2 算法中等亮度線方向向量影響 5
2.2 不同色彩空間中的運用 7
2.2.1 RGB色彩空間中的運用 7
2.2.2 CMYK色彩空間中的運用 11
2.2.3 其它色彩空間中的可用性 15
2.3 灰度及等亮度線聯(lián)合擬合修復(fù)算法評估 15
2.3.1 灰度機等亮度線聯(lián)合擬合修復(fù)算法的修復(fù)效果 15
2.3.2 灰度機等亮度線聯(lián)合擬合修復(fù)算法的修復(fù)算法的應(yīng)用場合 25
2.3.3 灰度機等亮度線聯(lián)合擬合修復(fù)算法的修復(fù)算法的速度 25
2.3.4 灰度機等亮度線聯(lián)合擬合修復(fù)算法的修復(fù)算法在實際應(yīng)用中的一些缺陷 25
第3章 掃描線補償修復(fù) 26
3.1 算法描述 29
3.1.1 復(fù)制法 29
3.1.2 插值法 29
3.2 在不同色彩空間上的應(yīng)用 30
3.3 抽線補償算法應(yīng)用的拓寬 32
3.4 抽線補償算法的改進 36
3.4.1 圖像模糊算法 36
3.1.2 動態(tài)方向抽線補償 37
3.5抽線補償算法的評估和同灰度及等亮度線聯(lián)合擬合修復(fù)算法的比較 41
結(jié)論 43
參考文獻 44
致謝 45
參考文獻
Image Filling-In in a decomposition space.
M. Bertalmío, L. Vese, G. Sapiro, S. Osher. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2003), Barcelona, Spain, September 14-17, 2003.
Axiomatic scalar data interpolation on manifolds.
O. Sander, V. Caselles, M. Bertalmío. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2003), Barcelona, Spain, September 14-17, 2003.
47 頁 8000余字 完整無缺，推薦下載參考。
摘要
修復(fù)數(shù)字圖像中缺損內(nèi)容的技術(shù)應(yīng)用面十分廣泛，修復(fù)破損的畫作、老照片、老電影，恢復(fù)流媒體中丟失的細節(jié)甚至禎，還原有前景圖像的背景等都要用到數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)。圖像修復(fù)技術(shù)的目標簡單，即使得圖像的觀測者難以分辨或發(fā)現(xiàn)圖像的破損，圖像的觀測者可能是人類也可能是自動化的機械，比如天文望遠鏡、電子顯微鏡等可編程、有分辨能力的探測儀器。
早期當(dāng)自動化和信息技術(shù)尚未發(fā)展起來的時候圖像修復(fù)是由專業(yè)藝術(shù)家手工完成的，那時無論是照片還是畫作，恢復(fù)起來的時間和費用都很高昂，尤其是藝術(shù)品的恢復(fù)，有可能要花費數(shù)個專家?guī)啄甑男难?。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，隨著研究的深入，采用半自動化或完全自動化的方法恢復(fù)圖像已經(jīng)取得相當(dāng)大的進展和良好的效果。對老電影膠片上的線狀劃痕，褪色破損的照片，連貫圖像中的丟禎這樣的常見圖像瑕疵都已經(jīng)有了可行的修復(fù)方法和自動化技術(shù)。本文就那些常見的不規(guī)則損傷的修復(fù)技術(shù)作一定的研究。
關(guān)鍵詞 圖像修復(fù) 灰度及等亮度線聯(lián)合擬合修復(fù) 抽線補償
Abstract
This article describes several methods of image inpainting. One is the filling-in by joint interpolation of vector fields and gray levels, ....
目錄
摘要 I
第1章 緒論 1
1.1 課題簡介 1
第2章 灰度及等亮度線聯(lián)合擬合修復(fù) 2
2.1 修復(fù)算法 2
2.1.1 算法中灰度影響 3
2.1.2 算法中等亮度線方向向量影響 5
2.2 不同色彩空間中的運用 7
2.2.1 RGB色彩空間中的運用 7
2.2.2 CMYK色彩空間中的運用 11
2.2.3 其它色彩空間中的可用性 15
2.3 灰度及等亮度線聯(lián)合擬合修復(fù)算法評估 15
2.3.1 灰度機等亮度線聯(lián)合擬合修復(fù)算法的修復(fù)效果 15
2.3.2 灰度機等亮度線聯(lián)合擬合修復(fù)算法的修復(fù)算法的應(yīng)用場合 25
2.3.3 灰度機等亮度線聯(lián)合擬合修復(fù)算法的修復(fù)算法的速度 25
2.3.4 灰度機等亮度線聯(lián)合擬合修復(fù)算法的修復(fù)算法在實際應(yīng)用中的一些缺陷 25
第3章 掃描線補償修復(fù) 26
3.1 算法描述 29
3.1.1 復(fù)制法 29
3.1.2 插值法 29
3.2 在不同色彩空間上的應(yīng)用 30
3.3 抽線補償算法應(yīng)用的拓寬 32
3.4 抽線補償算法的改進 36
3.4.1 圖像模糊算法 36
3.1.2 動態(tài)方向抽線補償 37
3.5抽線補償算法的評估和同灰度及等亮度線聯(lián)合擬合修復(fù)算法的比較 41
結(jié)論 43
參考文獻 44
致謝 45
參考文獻
Image Filling-In in a decomposition space.
M. Bertalmío, L. Vese, G. Sapiro, S. Osher. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2003), Barcelona, Spain, September 14-17, 2003.
Axiomatic scalar data interpolation on manifolds.
O. Sander, V. Caselles, M. Bertalmío. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2003), Barcelona, Spain, September 14-17, 2003.
