图像修复的方向梯度TV模型研究

摘要：

基于PDE（Partial Differential Equation）的图像修复因其所具有的局部自适应特性、形式上的规范性和模型建立的灵活性而受到关注,而如何在有效的进行修复受损图像的同时很好的保留图像的细节信息成为图像修复所追求的目标.本文首先对TV（total variation）模型进行了分析和讨论,针对TV模型在图像修复时会对图像过度平滑、容易丢失细节信息等问题提出了一种改进模型,该模型通过对非线性扩散项引入方向梯度和边缘引导函数,自适应的调整了模型在图像边缘和区域信息丰富区域的平滑力度;通过计算每一次迭代时待修复点33邻域内的各向灰度差分,确定最小灰度差分的方向,从而确定了该点邻域内的图像纹理走向.本文模型克服了TV模型的弱点,在有效进行破损图像修复的同时,很好的保持了边缘和纹理细节信息.通过峰值信噪比和归一化均方误差的统计结果验证了所提模型的稳定性和有效性.

关键词：图像修复、变分模型、方向梯度、边缘引导函数、灰度差分

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省自然基金项目20102123;辽宁百千万人才工程项目2008921036;计算机软件新技术国家重点实验室开放基金KFKT2011B11;南京邮电大学图像处理与图像通信江苏省重点实验室开放基金LBEK2010003

在线出版日期：2012-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1-7