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图像修复技术.doc

来源:
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 文 件 名 :   图像修复技术.doc  文件信息 : 6,007 KByte / 47 Page / 8530 字 
关键词 : 图像修复  灰度及等亮度线联合拟  抽线补偿 
  
   原文

第1章 绪论
1.1 课题简介
修复数字图像中缺损内容的技术应用面十分广泛,修复破损的画作、老照片、老电影,恢复流媒体中丢失的细节甚至祯,还原有前景图像的背景等都要用到数字图像修复技术。图像修复技术的目标简单,即使得图像的观测者难以分辨或发现图像的破损,图像的观测者可能是人类也可能是自动化的机械,比如天文望远镜、电子显微镜等可编程、有分辨能力的探测仪器。
早期当自动化和信息技术尚未发展起来的时候图像修复是由专业艺术家手工完成的,那时无论是照片还是画作,恢复起来的时间和费用都很高昂,尤其是艺术品的恢复,有可能要花费数个专家几年的心血。随着科学技术的发展,随着研究的深入,采用半自动化或完全自动化的方法恢复图像已经取得相当大的进展和良好的效果。对老电影胶片上的线状划痕,褪色破损的照片,连贯图像中的丢祯这样的常见图像瑕疵都已经有了可行的修复方法和自动化技术。本文就那些常见的不规则损伤的修复技术作一定的研究。
第2章 灰度及等亮度线联合拟合修复
假设图像 ,其中R属于 且a


   目录

第1章 绪论
第2章 灰度及等亮度线联合拟合修复
第3章 扫描线补偿修复

   参考资料

1 "Image Inpainting"
M. Bertalmío, G. Sapiro, V. Caselles and C. Ballester. Proceedings of SIGGRAPH 2000, New Orleans, USA, July 2000.
2 "Filling-In by Joint Interpolation of Vector Fields and Gray Levels"
C.Ballester, M.Bertalmío, V.Caselles, G.Sapiro and J.Verdera . IEEE Trans. Image Processing, August 2001.
3 "Filling-In by Joint Interpolation of Vector Fields and Gray Levels"
C.Ballester, M.Bertalmío, V.Caselles, G.Sapiro and J.Verdera . IEEE Trans. Image Processing, August 2001.
4 Simultaneous structure and texture image inpainting
Bertalmio, M.; Vese, L.; Sapiro, G.; Osher, S.; Image Processing, IEEE Transactions on , Volume: 12 Issue: 8 , Aug. 2003 Page(s): 882 -889
5 Structure and texture filling-in of missing image blocks in wireless transmission and compression applications
Rane, S.D.; Sapiro, G.; Bertalmio, M.; Image Processing, IEEE Transactions on , Volume: 12 Issue: 3 , March 2003 Page(s): 296 -303
6 Image Filling-In in a decomposition space.
M. Bertalmío, L. Vese, G. Sapiro, S. Osher. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2003), Barcelona, Spain, September 14-17, 2003.
7 Axiomatic scalar data interpolation on manifolds.
O. Sander, V. Caselles, M. Bertalmío. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2003), Barcelona, Spain, September 14-17, 2003.

  简单介绍 修复数字图像中缺损内容的技术应用面十分广泛,修复破损的画作、老照片、老电影,恢复流媒体中丢失的细节甚至祯,还原有前景图像的背景等都要用到数字图像修复技术。图像修复技术的目标简单,即使得图像的观测者难以分辨或发现图像的破损,图像的观测者可能是人类也可能是自动化的机械,比如天文望远镜、电子显微镜等可编程、有分辨能力的探测仪器。
早期当自动化和信息技术尚未发展起来的时候图像修复是由专业艺术家手工完成的,

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