基于点源影响函数的图像局部重建算法研究

【摘要】目前已有的图像重建的研究的目的主要在于使人眼无法察觉，注重整体视觉效果而并不追求对图像中特定区域重建的准确性。但是随着图像分析和识别越来越广泛的应用，更多重建后的图像被用来提取细节特征。因此，如何尽可能准确地重建图像的缺失信息，正在引起研究者的关注。同时对实时性的要求以及越来越多的视频进入处理的范围，使得重建效率的问题得到重视。图像局部纹理的稳定场模型是针对上述问题提出的一种全新的图像重建模型。该模型基于图像作为物体表面纹理和结构与成像光相互作用的稳定结果，将静态图像看成一个稳定的能量场，建立图像局部纹理的稳定场方程。重建过程中，局部缺失纹理被看作待求像素场，结合初始条件及边界条件求解方程，在此过程中边界外的已知信息向边界内迭代。相关实验结果已经表明了该模型在重建效率上的出色表现，并且在准确重建方面也取得了初步成果。本文在这样的初步研究基础上，进一步深入研究基于稳定场的图像局部纹理的重建，提出应用点源影响函数的图像局部重建模型。该模型同样采用稳定场来描述图像局部纹理，并对其建立稳定场方程；结合图像局部重建这一具体目标，探讨方程的解并将其作为目标重建点的像素值；该模型针对每一个缺损像素点，综合考虑其周围已知像素点对它的影响，并用点源影响函数来表示和计算各已知点的影响，从而计算缺损点的像素值。继而根据图像场方向导数的相关特性，确定了一种计算点源影响函数的方法，对上述重建模型进行数值实现。实验表明，该重建算法在达到视觉效果的同时，还在重建效率和准确性上取得了良好的结果。在上述研究中，梯度计算对图像边缘的重建效果有着至关重要的影响。因此，进一步针对该重建模型的梯度计算模式进行深入分析及与探讨。提出针对该重建模型的梯度计算，首先需要“单向计算梯度分量”；其次，利用“就近原则”来对参与梯度分量计算的相邻点设置优先级，即优先选择距离待重建点近的相邻点参与其梯度分量计算，从而建立了新的专门针对本文重建模型的梯度计算模式。其中“单向计算梯度分量”在降低缺损像素参与梯度计算的可能性的同时，可以保证梯度计算的准确性，以保证梯度反映图像边缘信息的清晰程度；“就近原则”则能保证及时全面地将缺损的边缘信息反映至梯度及点源影响函数中，从而保证对图像边缘重建的准确性。实验表明，所提梯度计算模式有效改善了本文重建算法对图像边缘的重建效果。
【作者】齐珍珍；
【导师】叶学义；
【作者基本信息】杭州电子科技大学，电子与通信工程，2014，硕士
【关键词】图像重建；稳定场；点源影响函数；场方向导数；就近原则；

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