非降采樣輪廓波變換的圖像修復(fù)算法
推薦 + 挑錯(cuò) + 收藏(0) + 用戶評論（0）
多尺度分析技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，較大破損區(qū)域的圖像修復(fù)成為圖像修復(fù)的一個(gè)熱點(diǎn)和難點(diǎn)。針對該問題，結(jié)合多分辨率分析原理與傳統(tǒng)的樣本塊圖像修復(fù)技術(shù)，提出了一種基于非降采樣輪廓波變換的圖像修復(fù)算法。該算法利用非降采樣輪廓波變換把圖像分解成低頻部分和高頻部分，并對圖像分解后不同頻率的部分分別予以修復(fù)。其中，圖像的低頻成分采用改進(jìn)的紋理合成的方法進(jìn)行修復(fù)。因?yàn)閳D像經(jīng)過非降采樣輪廓波變換后，低頻分量與高頻分量之間對應(yīng)位置的信息之間具有一致性的特點(diǎn)，所以在修復(fù)低頻成分的同時(shí)實(shí)現(xiàn)其他高頻分量對應(yīng)位置信息的修復(fù)。最后通過非降采樣輪廓波重構(gòu)過程完成紋理圖像的修復(fù)。一般圖像修復(fù)方法的參數(shù)選取以圖像的修復(fù)效果最佳為宜，給出一個(gè)反例進(jìn)行分析論證。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，所提算法所修復(fù)圖像的結(jié)構(gòu)相似性測度與經(jīng)典Criminisi算法和小波修復(fù)算法相差不大，但是峰值信噪比（PSNR）測度依據(jù)不同圖像的紋理結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)與破損區(qū)域的不同位置特點(diǎn)而不同。仿真實(shí)驗(yàn)表明，所提方法很好地推廣了非降采樣輪廓波變換在圖像修復(fù)中的應(yīng)用，并且在修復(fù)大區(qū)域破損圖像時(shí)能夠獲得較好的修復(fù)效果。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對
(0) 0%
下載地址
非降采樣輪廓波變換的圖像修復(fù)算法下載
相關(guān)電子資料下載
- 免費(fèi)開源圖像修復(fù)工具lama-cleaner介紹 1275
- 微美全息（NASDAQ:WIMI）突破技術(shù)壁壘，并行GANs圖像修復(fù)網(wǎng)絡(luò)助力高效恢復(fù) 295
- 圖像修復(fù)面臨兩個(gè)關(guān)鍵問題 1603
- 圖像修復(fù)與處理經(jīng)典論文回顧和精讀 1079
- 關(guān)于圖像修復(fù)詳細(xì)解析全局和局部一致性的圖像補(bǔ)全 4204
- 如何用上下文注意力來進(jìn)行深度圖像修復(fù) 2673
- 深入研究文獻(xiàn)中關(guān)于圖像修復(fù)的第一個(gè)生成模型 1552
- 一種新的算法StructureFlow重建新算法實(shí)現(xiàn)高性能圖像修復(fù) 2606
- 到底誰可以產(chǎn)生更好的圖像修復(fù)結(jié)果？什么是圖像修補(bǔ)？ 11938
- OpenCV圖像修復(fù) 3024