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摘 要：随着科学技术的不断发展,当今的时代已经是一个网络的时代,而这一时代最为基本的工具就是计算机,计算机的使用已经遍及了人们的学习和生活当中,成为人们日常生活中所不可或缺的用品.计算机也成为图像存储的主要工具,给图像的保存带来了极大的方便,但是,存储在计算机中的图像可能会因为各种各样的因素而遭受损坏,所以,图像的修复技术就显得尤为重要了.本文首先对计算机修复这一较为抽象的概念进行了简单的描述,在此基础上,分析介绍了目前较为广泛使用的计算机图像修复技术.
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关 键 词：计算机图像；修复技术；问题描述；技术介绍
中图分类号：TP391.41
计算机存储的信息在各种因素的作用下可能会被破坏,一旦信息缺失,将会造成图像的无法解读,图像的修复技术的研究可以将原本被破坏的图像恢复到其最初的面貌,能够将空白的信息给找回,从而恢复图像的完整面貌.这一技术在电影的特技和文物的保护上能够起到举足轻重的作用,因此,这是当今的一个研究热点,图像的产生也就意味着图像修补技术的必要性,而该技术将会不断发展.
1计算机图像修复的描述
对于计算机的图像修复技术,如果从数学的角度进行分析,那么可以较为简单地用区域的概念来阐述,在某一个区域内,某部分的信息是残缺的,而其它的信息则是已知的,要根据现有的已知信息将残缺部分的信息找回,从而使其恢复到原先的状态或者是接近原先的图像.但是,如果想要将图像修复到和残缺之前一模一样,就需要足够并且准确的信息量,然而,实际中所残缺的各种图像,有些的残缺程度往往非常严重,所以,很难保证所被修复的图像和原先的图像时没有任何差别的,按照目前的修复技术,所能够保证的只是最大程度地将其修复到和原图像接近.因此,在这种现状下,研究者提出了各种假设,针对图像修复这一问题,还需要不断地研究和探索,不断地提高图像修补技术的功能,从而在图像缺失严重的情况下,也能够较为准确地恢复图像的缺失和损坏部分.
2计算机图像修复技术介绍
2.1Oliveira技术
在该技术的使用下,计算机在处理损
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在图像的区域缩小之后,通过采用接近的模型,在以往经验的总结的基础上,对残缺的图像进行定位,从而找出缺失的信息.这种图像修复技术的使用前提是,人们的视觉是存在一定的误差的,不能够通过肉眼观察出极为细小的差别,正是这一前提的存在,所以允许被修复的图像的模糊区域存在.该算法下的被修复的图像虽然比较粗糙,不能保证较高的精确度,但是它有一个很大的优点,就是简单迅速,在时间上比较紧迫,并且需要修复的图像不需要太高的精确度时,这种算法是较为有利的.
2.2基于径向基函数的图像修复技术
这种图像修复技术建立在三维曲面的重建问题上,在曲面重建中,径向的基函数具有足够的优势,而这一优势可以应用在图像修复中,并且取得了较好的效果.在径向基函数的原理下,该算法在计算过程中,对各分散的点进行采样,在采集到一定的点数之后,构建出连续函数,只要对构建出的函数进行再次的采样工作,就可以将破损的区域找出并恢复.
计算机的图像修复就是基于这一原理上进行的,这种算法处理的图像,具备一定的科学合理性,并不是胡乱将缺失的信息补全,而是通过对所要修复的图像,根据已有的信息进行样点的采集,以这些样点为基础,构建连续函数,从而补全图像.该计算方法的优点在于,它能够突出该信息的典型特点,从而构建出较为合理和准确的图像,它不仅仅计算速度快捷灵敏,而且对于缺失区域较大的图像的修复也能取得较好的效果,和第一种方法计算方法相比,明显具备更大的优势,对于残缺的图像,具备稳定的修复功能.
2.3基于纹理合成的图像修补技术
基于约束和纹理合成的图像修补技术,这种算法极大地限制了错误率,提高了修复速度和精确性,并且分割的效果比较好,而且处理的破损区域更大.该技术的应用有其针对的范围,在图像给定的条件下,通过算法是使用,对其设立对应的约束条件.在这一基础上,需要图像的样本纹理才能够完成,所采集的样本信息比较繁多,所以要对其进行筛选,在筛选完之后,将选出的信息综合处理,在图像的合理分割的算法上,对原先的图像进行处理,这一处理过程中,必须保持图像的平滑性,否则,就会无法完好地恢复图像.
在该种修补技术下,经过一系列的处理过程,所得到的图像时较为令人满意的,除了图像的准确度和精确度得到了保证外,其图像的修补速度也是非常迅速的,在较为紧急的情况下,也能够将图像修补到所要求的程度.这种算的前提是要选定一个采样的区域,而这一区域的选择是科学合理的,选择好区域之后,自然能够缩小图像修补的范围,将错误率在一定程度上控制到最低.在纹理的采样之后,则是对图像的分割处理,在这种技术下,能够最大程度地保持图像原先的平滑性,不会给人过于突兀的视觉感官效果,使得人们在视觉上能够更好地接受,并且还极大提高了图像的连续平滑性,图像的匹配性也能够达到修补的要求.
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2.4其它图像修复技术
除了上述两种修复技术以处,还有一些其它图像修复方法被提出并使用,例如,整体变分方法在扩散过程中考虑了轮廓的几何信息,可以处理较大的区域但边界处往往很模糊.非线性扩散图像修补算法能够达到非常好的修补效果,而且该算法的收敛速度是其它算法所不能够媲美的,因此,其应用也是较为泛的.近年来,由霍星等人提出的基于连分式的图像修复方法,在用于数字图像的修复方面也是十分有效的,该算法因为数学公式的引用的特殊性,使其对数字方面的图像修复有着重要的作用,并且也取得了较为不错
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