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(yè)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(xì)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(biāo)簡(jiǎn)單,即使得圖像的觀測(cè)者難以分辨或發(fā)現(xiàn)圖像的破損,圖像的觀測(cè)者可能是人類也...
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原文檔由會(huì)員 神七問天 發(fā)布
不規(guī)則損傷的圖像修復(fù)技術(shù)
47 頁(yè) 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(xì)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(biāo)簡(jiǎn)單,即使得圖像的觀測(cè)者難以分辨或發(fā)現(xiàn)圖像的破損,圖像的觀測(cè)者可能是人類也可能是自動(dòng)化的機(jī)械,比如天文望遠(yuǎn)鏡、電子顯微鏡等可編程、有分辨能力的探測(cè)儀器。
早期當(dāng)自動(dòng)化和信息技術(shù)尚未發(fā)展起來的時(shí)候圖像修復(fù)是由專業(yè)藝術(shù)家手工完成的,那時(shí)無論是照片還是畫作,恢復(fù)起來的時(shí)間和費(fèi)用都很高昂,尤其是藝術(shù)品的恢復(fù),有可能要花費(fèi)數(shù)個(gè)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(dòng)化或完全自動(dòng)化的方法恢復(fù)圖像已經(jīng)取得相當(dāng)大的進(jìn)展和良好的效果。對(duì)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(dòng)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(bǔ)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(jiǎn)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(yùn)用 7
2.2.1 RGB色彩空間中的運(yùn)用 7
2.2.2 CMYK色彩空間中的運(yùn)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(píng)估 15
2.3.1 灰度機(jī)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(jī)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(chǎng)合 25
2.3.3 灰度機(jī)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(jī)等亮度線聯(lián)合擬合修復(fù)算法的修復(fù)算法在實(shí)際應(yīng)用中的一些缺陷 25
第3章 掃描線補(bǔ)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(bǔ)償算法應(yīng)用的拓寬 32
3.4 抽線補(bǔ)償算法的改進(jìn) 36
3.4.1 圖像模糊算法 36
3.1.2 動(dòng)態(tài)方向抽線補(bǔ)償 37
3.5抽線補(bǔ)償算法的評(píng)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(xiàn) 44
致謝 45
參考文獻(xiàn)
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(yè) 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(xì)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(biāo)簡(jiǎn)單,即使得圖像的觀測(cè)者難以分辨或發(fā)現(xiàn)圖像的破損,圖像的觀測(cè)者可能是人類也可能是自動(dòng)化的機(jī)械,比如天文望遠(yuǎn)鏡、電子顯微鏡等可編程、有分辨能力的探測(cè)儀器。
早期當(dāng)自動(dòng)化和信息技術(shù)尚未發(fā)展起來的時(shí)候圖像修復(fù)是由專業(yè)藝術(shù)家手工完成的,那時(shí)無論是照片還是畫作,恢復(fù)起來的時(shí)間和費(fèi)用都很高昂,尤其是藝術(shù)品的恢復(fù),有可能要花費(fèi)數(shù)個(gè)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(dòng)化或完全自動(dòng)化的方法恢復(fù)圖像已經(jīng)取得相當(dāng)大的進(jìn)展和良好的效果。對(duì)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(dòng)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(bǔ)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(jiǎn)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(yùn)用 7
2.2.1 RGB色彩空間中的運(yùn)用 7
2.2.2 CMYK色彩空間中的運(yùn)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(píng)估 15
2.3.1 灰度機(jī)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(jī)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(chǎng)合 25
2.3.3 灰度機(jī)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(jī)等亮度線聯(lián)合擬合修復(fù)算法的修復(fù)算法在實(shí)際應(yīng)用中的一些缺陷 25
第3章 掃描線補(bǔ)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(bǔ)償算法應(yīng)用的拓寬 32
3.4 抽線補(bǔ)償算法的改進(jìn) 36
3.4.1 圖像模糊算法 36
3.1.2 動(dòng)態(tài)方向抽線補(bǔ)償 37
3.5抽線補(bǔ)償算法的評(píng)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(xiàn) 44
致謝 45
參考文獻(xiàn)
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.
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