基于樣本的數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)研究.pdf_第1頁
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1、杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于樣本的數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)研究姓名：張巧煥申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：通信與信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師：唐向宏201112杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTExemplarbasedimageinpaintingistheclassicaltechniqueoftexturebasedimageinpaintingtechnique，butcurrentlyithastheproblemsoflowefficie

2、ncyandpoorqualityininpaintingTosolvetheproblems，thisthesisdiscussestheimprovedmethodsofimageinpaintingfromthelocalsearchingofbestmatchingupdatingconfidencevaluestheinpaintingorderandselectingthesizeofinpaintingpatchadapt

3、ivelytoimproveimage’squalityandspeedThemainworksandconclusionsaredescribedasfollows1Thisthesisfirstsystematicallyintroducesthebackground，goalandmeaningofdigitalimageinpaintingtechniqueandsummarizesitsdevelopmentstateofho

4、meandabroad，broadapplication，mathematicanalysisandobjectiveassessmentofinpaintingresultsThenthisthesisstudiesthebasicapplicationprincipleandflowofsomeclassicaltexturebasedimageinpaintingalgorithmsandanalyzestheirstrongan

5、dweakpoints2FortheproblemsoflowefficiencyininpaintingprocessanderroraccumulationeasilyinCriminisi’Salgorithm，basedontheMarkovRandomFieldtheorythisthesispresentsamethodtodeterminethelocalsearchingareainwhichallcandidatesa

6、reincluded，accordingtothedamagedareainthewayofsearchingareaofbestpatchandconfidenceupdatingAnumberofexperimentsshowthatproposedalgorithmnotonlylargelyreducestheinpaintingtimetheinpaintingqualityisalsoimprovedtoacertainde

7、gree3Addthepixelsincorrespondingpositionatbestmatchingpatchandtargetpatchsatisfythepixelsimilarityasadditionalmatchingcondition；meanwhile，accordingtothedifferencevaluesofknownpixelsintheneighboringareaofadamagedpixel，dec

8、idethetypeofboundary：strongboundarycomparativelystrongboundaryorweakboundaryUnderthenewfillingorderthispaperprovidesamethodofselectingadaptivelythesizeofmatchingpatchonthebasisoftheboundarystrongorweak，inthedamagedpixet’

9、SneighboringareaSimulationresultsdemonstratethatproposedalgorithmimprovetheimagequalitytogreatdegree，andtheinpaintingresultssatisfythehumanvisualsystembetterKeywords：exemplarimageinpainting，Criminisi’Salgorithm，confidenc

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