數(shù)字圖像修復技術綜述【文獻綜述】

1、<p><b>　　畢業(yè)論文文獻綜述</b></p><p><b>　　通信工程</b></p><p>　　數(shù)字圖像修復技術綜述</p><p>　　綜述之前，我在中國知網(wǎng)CNKI用主題“數(shù)字圖像”進行搜索，結果顯示有20287條相關記錄，用主題“數(shù)字圖像修復”進行搜索，結果顯示57條相關記錄。</p&

2、gt;<p>　　摘要：數(shù)字圖像修復是圖像處理過程中一項重要的內容，是當代數(shù)字圖像應用的一個關鍵。本文論述目前國內外在圖像修復技術的研究背景及現(xiàn)狀，總結了圖像修復技術的的兩個方面: 基于像素操作和基于塊操作，綜述并比較了國內外運用較廣的修復技術，并對數(shù)字圖像修復技術的各方面應用作了簡單的介紹。</p><p>　　關鍵詞：圖像修補；圖像復原；圖像補全；PDE變分方法；紋理合成</p>

3、<p>　　一、數(shù)字圖像修復的背景和現(xiàn)狀</p><p>　　在以前數(shù)字圖像修復技術主要是用于改善圖像的質量，去除外界帶來的干擾和模糊，而現(xiàn)在其技術主要用于恢復圖像的受損和確實信息區(qū)域的修復，隨著數(shù)字圖像應用的廣泛，其修復方法也是日新月異。</p><p>　　目前，圖像修復技術主要集中于兩個方面:基于像素操作、基于塊操作 [1]。如圖1所示）：</p><p

4、>　　數(shù)字圖像修復研究現(xiàn)狀（圖1）</p><p>　　目前最普遍的圖像修復技術分為兩類：一類稱為“Inpainting”，用于修復小尺寸缺損的數(shù)字圖像，這種技術最早是由bertalmio，caselles，sapiro等人引入到圖像修復中來的，原理是將已知的圖像信息，采用一種由粗到精的發(fā)包方法來估計等照度線[2]的方向并采用了信息傳播方法將信息傳播到待修補區(qū)域內，從而得到更好的修補效果，這種技術基于偏微分

5、方程的算法，稱為PDE，它主要是利用物理學中的熱擴散方程將待修補區(qū)域周圍的信息傳播到修補區(qū)域中，其中較為典型的有BSCB模型，TV模型和 CDD模型[3]，另外一種是基于塊的紋理合成技術來修補丟失的信息，稱為紋理合成圖像補全技術。</p><p><b>　　二、修復技術</b></p><p>　　目前國內外的圖像修復技術有好幾類，但是使用比較廣泛的有幾下幾種：&l

6、t;/p><p>　　2.1、基于BSCB的圖像修復模型[4]</p><p>　　BSCB模型全稱Bertalmio-Sapiro-Caselles-Bellester，最早是由Bertalmio提出的，它是由Bertalmio模擬手工修復的步驟，基于傳遞過程的圖像修復模型。其主要原理利用待修復區(qū)域的邊緣信息來對圖像進行修復。在這個模型中，修復的過程被看做是一種擴散的過程。</p>

7、;<p><b>　　其修復模型如下：</b></p><p>　　BSCB模型對于非紋理圖像有較好的修復效果，但是對于紋理圖像會產(chǎn)生平滑效果，會導致紋理丟失。</p><p>　　2.2、基于TV的圖像修補模型 [5]</p><p>　　TV模型全稱total variation，該圖像修補法是在2002年由chan等人首先提

8、出的，它通過最小化能量泛函來完成對破損區(qū)域的修復，該模型在修復中可保持尖銳的邊緣并目數(shù)值實現(xiàn)簡單。TV模型的主要優(yōu)點是能保持邊緣和PDE數(shù)值計算簡單。其圖像修補模型公式為：</p><p><b>　　如圖（2）所示：</b></p><p>　　待修復區(qū)域示意圖（圖2）</p><p>　　其中D為待修復區(qū)域，E待修復區(qū)域的領域，其簡單原理是

9、利用待修補區(qū)域的邊緣信息采用一種由粗到精的方法，將修補信息傳導待修補的區(qū)域中去，其本質上是基于偏微分方程的一種算法，其優(yōu)點是能夠修補缺損圖像的輪廓和缺損區(qū)域的像素值。</p><p>　　雖然基于全變分PDE的圖像補全技術可以利用待修補區(qū)域的周圍信息來填充丟失區(qū)域的像素值，但是只適合修補小尺度的缺損，不能修補圖像細節(jié)，而基于塊的紋理合成圖像補全技術則不但可以填充任意大小的丟失塊，還可以修復破損部分的細節(jié)。<

10、/p><p>　　2.3、基于曲率驅動擴散(CDD)的圖像修復模型[6]</p><p>　　CDD模型全稱curvature-driven diffusions，是基于TV模型而進行的改進模型，其主要原因是TV模型受到修復區(qū)域大小的限制。</p><p>　　在CDD模型中，通過曲率來調整各向異性擴散系數(shù)。在進行圖像修復時，不僅考慮到整體的長度，還充分考慮到了曲率的變

11、化，從而對細長的線段也有較好的修復效果。</p><p>　　CDD模型雖然對細長線段有較好的修復效果，但在修復過程中也產(chǎn)生了新問題。由于曲率對噪聲非常敏感，因此在修復時不能直接使用該方法，不然往往會衍生出錯誤線段。</p><p>　　2.4、基于塊的紋理合成圖像補全技術[7]</p><p>　　紋理合成技術是以樣本紋理為基礎，大范圍地生成相似紋理的技術。其又分

12、為過程紋理合成和基于樣圖的紋理合成。其中基于樣圖的紋理合成技術是近幾年迅速發(fā)展起來的一種新的紋理合成技術，其原理是基于給定的小區(qū)域紋理樣本，按照表面的幾何形狀，再進行整個曲面的紋理合成。基于塊的紋理合成技術的核心原理其實就是基于樣圖的紋理合成技術。近幾年，許多研究學者廣泛關注紋理合成領域，對此也取得了一定的進展。早年，基于碎片的圖像補全算法[6]被廣泛使用，該算法是利用自相似原理，采用一種由粗到精的方法使信息不停的逼近丟失信息的區(qū)域，雖

13、然這個方法取得了較好的修復效果，但是，由于該技術是利用整體搜索手段尋找相似碎片，速度相當慢，影響了它的實用性。后來，Crininisi等人經(jīng)過反復研究最后得出一種基于塊的圖像修補算[7]，其實質是直接采用紋理合成的方法來修復圖像，并得到了很好的效果。</p><p>　　基本的紋理合成過程（圖3）</p><p>　　如圖（3）所示，首先在圖像信息丟失塊的邊界上任意選擇一像素點，并以該點為

14、中心，建立一定大小的模板，如:3x3，9x9等;然后在己知區(qū)域內按照準則，尋找一個與該模板最為匹配的塊，然后對該匹配的快進行優(yōu)化，最后用這最優(yōu)匹配塊填充模，這就是基于紋理合成圖像補全技術的原理。</p><p>　　以上幾種修復技術雖然在實際應用當中已經(jīng)得到較好的效果，但是它們卻有各自不同的優(yōu)缺點：比如TV模型可以利用待修補區(qū)域的周圍信息來填充丟失區(qū)域的像素值，但是只適合修補小尺度的缺損，在修復紋理上顯得很無力，

15、不適合修補復雜的區(qū)域，而基于紋理合成的修復方法，雖然原理比較簡單，適合于背景紋理的修復，但是不能修復破損區(qū)域的輪廓，而且由于該方法在修復每一個含有未知象素的塊/點時都要對整個圖像進行搜索，不但容易出錯而且會影響修復速度。</p><p>　　在數(shù)字圖像修復上，不但目前的技術不是特別完善，而且在處理圖像的方法上也有待改進。以前在修復圖像的算法上都是采用都是將圖像的結構和紋理看成一個整體來進行修復，這樣的算法往往會造

16、成混亂，相互產(chǎn)生影響，而在針對圖像破損區(qū)域修復時以前都是根據(jù)破損區(qū)或周圍的已知點對整個受損區(qū)域同時進行修補，這樣會直接造成修補區(qū)間不同信息之間的相互干擾.</p><p>　　目前對上述問題改進的方法:</p><p>　　1）、將要修復的圖像分解成結構和紋理圖像兩塊進行分別修復，這樣會減少他們之間的影響</p><p>　　2）、將圖像受損區(qū)根據(jù)不同的特點割成不同

17、的分塊進行修補，這樣可以有效的避免以上所說到的干擾，而且可以減少紋理合成時的搜索區(qū)域。</p><p>　　三、數(shù)字圖像修復技術的廣泛應用</p><p>　　隨著人類對圖像需求的不斷擴大，圖像修復的應用領域也隨之不斷擴大。因此，圖像修復的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。</p><p><b>　　航天和航空技術方面</b><

18、;/p><p>　　在航天航空方面（如森林調查、漁業(yè)調查、災害勘測等），需通過衛(wèi)星等通訊儀器對所需要的目標進行拍攝，再將所拍攝到的圖像通過無線技術傳回目的地，但是由于其傳輸路徑很長，而且要經(jīng)過好幾道處理，在傳輸過程中由于外界的影響難免會造成圖像信息丟失，因此在傳輸過程中需要對圖像進行不停的修復。</p><p>　　生物醫(yī)學工程方面[8]</p><p>　　在醫(yī)學上，

19、對醫(yī)用顯微鏡所拍到的圖像進行處理分析，如紅細胞、白細胞分類，染色體分析，癌細胞識別等。除此之外，在X光肺部圖像增晰、超聲波圖像處理、心電圖分析、立體定向放射治療等醫(yī)學診斷方面都廣泛地應用圖像處理修復技術</p><p><b>　　通信工程方面[9]</b></p><p>　　當前通信的主要發(fā)展方向是聲音、文字、圖像和數(shù)據(jù)結合的多媒體通信。其中以圖像通信最為復雜和困

20、難，因為圖像的數(shù)據(jù)量非常巨大，如傳送彩色電視信號的速率達100Mbit/s以上。要將這樣高速率的數(shù)據(jù)實時傳送出去，必定需要編碼技術對失真的圖像進行修復。目前國內外正在大力開發(fā)研究新的編碼方法。</p><p><b>　　軍事公安方面</b></p><p>　　在軍事方面，圖像處理和識別主要用于導彈的精確末制導，各種偵察照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的軍事自動

21、化指揮系統(tǒng)，軍事模擬訓練系統(tǒng)等；在公安方面，圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑒別，以及交通監(jiān)控、事故分析等，以上這些對圖像的依賴性都是非常大的，因此對圖像質量的要求更為關鍵。</p><p><b>　　視頻和多媒體系統(tǒng)</b></p><p>　　目前,電視制作系統(tǒng)廣泛使用的圖像處理、變換、合成,多媒體系統(tǒng)中靜止圖像和動態(tài)圖像的采集、壓縮、處理、存貯和傳輸?shù)取?lt;

22、/p><p><b>　　電子商務等等</b></p><p>　　在電子商務中,圖像修復技術也大有可為,如身份認證、產(chǎn)品防偽、水印去除技術等</p><p>　　近年來，圖像修復技術得到快速的發(fā)展，呈現(xiàn)出明顯的發(fā)展趨勢。</p><p><b>　　四、結束語</b></p><p

23、>　　圖像修復是圖像處理過程中一個重要內容，在實際生活中的應用也越來越廣泛。由于網(wǎng)絡的誕生以及各種圖像數(shù)碼產(chǎn)品的出現(xiàn)使得數(shù)字圖像受到廣泛的使用也愈來愈受到人們的關注。因此，數(shù)字圖像修復技術，特別是基于變分PDE方法的圖像修補技術和基于塊的紋理合成圖像補全技術，也是近幾年的熱門研究課題。但是雖然數(shù)字圖像修復技術所取得的成功拓寬圖像修復技術的應用領域，也在在實際應用中已取得了一定的成果，但是它們還存在著一些不足，有待進一步的改進。&l

24、t;/p><p><b>　　參考文獻</b></p><p>　　[1]張燕、洪志全 圖像修復技術研究[D]成都理工大學 2010年5月</p><p>　　[2]陳剛等 基于偏微分方程的圖像處理.[M]北京:高等教育出版社，2004年1月</p><p>　　[3]李蘇莉、王慧琴 數(shù)字圖像修復技術的研究與應用[D]

25、西安建筑科技大學 2010年5月</p><p>　　[4]黃陳思 基于納維-斯托克斯方程的圖像修補模型的實現(xiàn)[D]福州大學 2003年3月</p><p>　　[5]趙顏偉、李象霖 一種基于TV 模型的快速圖像修復算法[D]中國科學院研究生院</p><p>　　文章編號: 1000 - 7180 (2009) 06 - 0253 - 04</p>

26、<p>　　[6]孫即祥 圖像處理[M].北京:科學出版社，2004</p><p>　　[7]王遠敏 基于紋理合成的數(shù)字圖像修復算法研究[D]上海交通大學 2007年12月</p><p>　　[8]張紅英、彭啟琮 數(shù)字圖像修復技術綜述[J]中國圖像圖形學報 2007年1月</p><p>　　[9](美)岡薩雷斯 數(shù)字圖像處理[M] 頁碼：