基于全變分模型改進的圖像修復算法應用

謝正偉，王創新

(長沙理工大學 電氣與信息工程學院，湖南 長沙 410004)

基于全變分模型改進的圖像修復算法應用

謝正偉，王創新

(長沙理工大學 電氣與信息工程學院，湖南 長沙 410004)

傳統全變分(TV)模型對非紋理破損圖像有較好的修復效果，但TV算法對參數敏感，導致修復圖像容易在平滑區域產生階梯效應。文中在傳統TV模型的基礎上，結合非線性擴散的思想，提出了一種針對參數的自適應迭代函數圖像修復算法。實驗結果表明，該算法在修復過程中擴散系數和自適應迭代函數的共同作用，消除了階梯效應；修復的圖像自然過渡，邊緣信息保存良好。

TV模型；圖像修復；非線性擴散；自適應

圖像修復[1-2]是數字圖像處理的一個分支。是利用已破損的圖像信息，使圖像破損部分還原并修復。圖像修復技術分為兩大類：一類是基于紋理的圖像修復算法[4]，該算法包含基于圖像分解的采樣紋理合成的修復技術和基于塊思想的紋理圖像修復技術；另一類是非紋理圖像修復技術即基于偏微分數理方程(PDE)修復算法，PDE算法的圖像修復是一個非適定(病態)問題[5]。為使修復后的圖像人眼看起來“自然”，文獻[6]中，提出了PDE圖像修復算法的3準則：局域性、邊緣連通性和去噪的魯棒性。具有代表性的偏微分圖像修復算法 有曲率驅動擴散(CDD)修復算法[7-8]、BSBC修復算法[9]、全變分(TV)修復算法[10]。這類算法將PDE進行數值化并進行差分轉換，最后通過迭代求解偏微分方程。

Chan[6]等將TV去噪復原算法進行擴展，將TV算法運用到圖像修復中。……