基于集成學(xué)習(xí)技術(shù)的數(shù)字圖像自動(dòng)修復(fù)理論與算法研究.pdf

1、數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)是圖像復(fù)原研究中的一個(gè)重要內(nèi)容,它是利用圖像中已知的有效信息,按照一定規(guī)則對(duì)破損的圖像進(jìn)行空缺信息的填充,得到連續(xù)、完整、自然的圖像視覺效果。該技術(shù)廣泛應(yīng)用于文物保護(hù)、老照片的修復(fù)、圖像中文本信息的去除以及障礙物的去除、影視特技制作等方面,具有很高的實(shí)用價(jià)值。集成學(xué)習(xí)是一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)范式,通過使用多個(gè)學(xué)習(xí)器來解決同一個(gè)問題,能夠顯著的提高學(xué)習(xí)系統(tǒng)的泛化能力。本文利用集成學(xué)習(xí)技術(shù)來研究數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)。本文所做的工作主要

2、體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
　　(1)概述了數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)的背景及應(yīng)用,并對(duì)數(shù)字圖像修復(fù)的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)進(jìn)行介紹和描述。本論文中詳細(xì)介紹了幾種典型圖像修復(fù)模型及算法原理,如BSCD模型、TV模型、CDD模型和Mumford-Shah模型、基于樣例的修復(fù)模型等等,并通過其修復(fù)效果對(duì)這些典型的修復(fù)算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析和對(duì)比。
　　(2)提出了基于集成學(xué)習(xí)理論的圖像修復(fù)算法—改進(jìn)的基于樣本塊的修復(fù)算法。該算法以基于樣例修復(fù)的目標(biāo)移除為

3、基礎(chǔ),改進(jìn)了基于樣本塊的修復(fù)算法。首先優(yōu)化了Criminisi方法中確定修復(fù)塊優(yōu)先權(quán)的公式,提高了圖像的修復(fù)效率;再次確定最佳匹配塊時(shí),應(yīng)用集成學(xué)習(xí)思想對(duì)樣本特征的學(xué)習(xí),搜索效率得到提高。在自然圖像上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)的算法提高了圖像修復(fù)的時(shí)間,并取得了良好修復(fù)效果。
　　(3)提出了集成梯度信息的基于求解泊松方程的修復(fù)算法。首先結(jié)合像素點(diǎn)的梯度信息進(jìn)行塊匹配的圖像修復(fù),在此基礎(chǔ)上,通過求解泊松方程的方法重構(gòu)圖像再次修復(fù)。經(jīng)過仿