特定目標(biāo)消隱及圖像修復(fù)技術(shù)研究

1、分類號(hào)軍事學(xué)碩士學(xué)位論文學(xué)號(hào)§螳！型密級(jí)壘五特定目標(biāo)消隱及圖像修復(fù)技術(shù)研究碩士生姓名熊校仕學(xué)科專業(yè)軍事通信學(xué)研究方向通信網(wǎng)信息安全與對(duì)抗指導(dǎo)教師唐朝京教授國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生院二八年十一月國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生院碩十學(xué)位論文摘要隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，儲(chǔ)存技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展越來越完善。數(shù)字圖像被海量地儲(chǔ)存在各類儲(chǔ)存介質(zhì)中、傳播于網(wǎng)絡(luò)上。數(shù)字圖像處理技術(shù)由于應(yīng)用領(lǐng)域廣泛而得到迅速的發(fā)展。圖像目標(biāo)消隱技術(shù)作為數(shù)字圖像處理的一個(gè)分支，目的是為了對(duì)圖像中的特定對(duì)象進(jìn)行移除，然后對(duì)圖像的缺損部份進(jìn)行修復(fù)，使移除對(duì)象后的圖像看起來真實(shí)可信，沒有視覺沖突?？梢灶A(yù)見，圖像目標(biāo)消隱技術(shù)的潛在應(yīng)

2、用前景十分廣闊。本文將對(duì)圖像的修復(fù)方法分為兩類：像素點(diǎn)級(jí)別的修復(fù)和圖像塊級(jí)別的修復(fù)。剖析了兩類方法的不同修復(fù)機(jī)理，對(duì)一些典型的算法進(jìn)行了深入分析比較。對(duì)點(diǎn)級(jí)別方法的介紹例舉了模型、整體變分模型和快速行進(jìn)圖像修復(fù)方法，圖像塊級(jí)別的方法例舉了紋理合成方法、局部優(yōu)化的紋理塊采樣方法及全局優(yōu)化的塊采樣方法等。從以上方法中取幾種不同的模型晟模型、快速行進(jìn)算法、局部優(yōu)化的紋理塊采樣方法建立離散化數(shù)據(jù)模型，并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，通過分別對(duì)各類情況下的圖像目標(biāo)進(jìn)行消隱，分析了幾種方法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，對(duì)實(shí)驗(yàn)中出現(xiàn)的結(jié)果，結(jié)合理論分析其原因，并指出每種方法較合適的實(shí)際應(yīng)用場合。針對(duì)紋理塊采樣方法在搜索策略上的不足，提出一

3、種跳躍式定位搜索策略，該搜索策略避免了在尋找匹配塊時(shí)對(duì)整個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行完全搜索。通過首先定位與待修復(fù)塊結(jié)構(gòu)相似的區(qū)域，然后在這些區(qū)域內(nèi)進(jìn)行搜索，避免了盲目搜索，提高了搜索效率。另外，基于紋理塊采樣方法提出一種基于該方法交互式應(yīng)用模式，來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)消隱。通過設(shè)置“復(fù)合掩?！保瑢⒓y理塊采樣方法納入一種交互式的處理過程中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該模式能很好地對(duì)消隱過程進(jìn)行指導(dǎo)，得到令人滿意的消隱結(jié)果。主題詞：目標(biāo)移除，圖像修復(fù)，紋理合成，交互式修復(fù)第頁國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生院碩十學(xué)位論文，：?，、析，?：，第頁國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生院碩十學(xué)位論文圖目錄圖“目標(biāo)消隱”示意圖圖模型修復(fù)思想的示意圖圖一維信號(hào)的缺損

4、示意圖圖選擇圖像信息沿邊界內(nèi)法向方向傳遞。圖錯(cuò)誤的信息傳遞方向?qū)е洛e(cuò)誤修復(fù)。圖整體變分（）修復(fù)模型示意圖圖模型對(duì)斷裂結(jié)構(gòu)的修復(fù)圖水平集方法將平面劃分為內(nèi)外部兩個(gè)區(qū)域：圖變化的二維輪廓對(duì)應(yīng)為三維錐體各個(gè)相同值的水平集圖快速行進(jìn)算法種子點(diǎn)生長過程圖“窄帶”的進(jìn)化示意圖。圖三類不同類型紋理的比較。圖四種紋理合成結(jié)果圖用紋理合成方修復(fù)缺損的紋理區(qū)域。圖通過紋理合成方法擴(kuò)展圖片圖提出的紋理塊采樣方法模型圖：圖算法對(duì)匹配紋理塊的搜索及復(fù)制示意圖圖全局優(yōu)化塊采樣方法模型：圖交互式的結(jié)構(gòu)延伸消隱圖片中植物藤蔓圖單引導(dǎo)曲線模型圖對(duì)各能量項(xiàng)的定義示意圖。圖模型對(duì)細(xì)長物體的消隱圖模型對(duì)圖片中大面積文字的消除圖模型對(duì)

5、圖片中劃痕進(jìn)行消隱圖由于修復(fù)區(qū)域過大導(dǎo)致修復(fù)失敗圖快速行進(jìn)算法對(duì)文字的處理。圖快速行進(jìn)算法對(duì)文字的消隱圖紋理塊采樣方法對(duì)圖片中細(xì)長對(duì)象的處理圖紋理采樣方法對(duì)文字的消隱圖紋理采樣方法對(duì)較大對(duì)象的消隱圖三種方法對(duì)文字的消隱結(jié)果比較圖。三種方法對(duì)尖銳紋理的修復(fù)結(jié)果比較第頁國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生院碩士學(xué)位論文圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖圖對(duì)圖片中細(xì)長對(duì)象消隱結(jié)果對(duì)比。新搜索策略搜索過程示意圖新搜索策略的精搜流程圖用原算法搜索策略與新搜索策略處理圖片結(jié)果對(duì)比圖紋理采樣方法的修復(fù)過程新的修復(fù)模式的修復(fù)過程多掩模交互式修復(fù)模式示例圖用仿真多掩模修復(fù)方法時(shí)的各中間修復(fù)步驟。掩模對(duì)修復(fù)過程的指導(dǎo)作用示例圖多掩模交互式

6、修復(fù)模式示例圖不加指導(dǎo)的紋理塊采樣方法的修復(fù)結(jié)果用進(jìn)行仿真時(shí)的修復(fù)過程圖第頁獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表和撰寫過的研究成果，也不包含為獲得國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所儆的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學(xué)位論文題目：縫塾旦簽疊迤壘固！塾亟塾煎莖墨翌盞學(xué)位論文作者簽名：日；：扮另年月佶學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本人完全了解國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定。本人授權(quán)國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)可以保留并向

7、國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電文檔，允許論文被查閱和借閱；可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書）學(xué)位論文題目：只，月日國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生院碩士學(xué)位論文第一章緒論引言隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展，對(duì)該技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用也不斷提出新的要求。尤其是隨著儲(chǔ)存技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)功能的不斷增加，數(shù)字圖像被海量地儲(chǔ)存在各種儲(chǔ)存介質(zhì)中，并通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行廣泛地傳輸以實(shí)現(xiàn)信息資源共享。數(shù)字圖像處理技術(shù)因此得以蓬勃發(fā)展。比起實(shí)物圖片來，數(shù)字圖片的優(yōu)越性體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：）數(shù)字圖片儲(chǔ)存不占地方?，F(xiàn)在的硬盤一

8、般儲(chǔ)存量都很大，一個(gè)硬盤就能儲(chǔ)存海量的圖片，專業(yè)管理機(jī)構(gòu)可以把他們的數(shù)字圖片資料放在存儲(chǔ)介質(zhì)中，避免圖像資料室狹小空間內(nèi)堆滿圖片檔案的情況；）數(shù)字圖像更利于維護(hù)保管。實(shí)物圖片的保管對(duì)環(huán)境要求很高，對(duì)房間溫度濕度等環(huán)境參數(shù)都有要求，并需要定期除塵，采取各種保養(yǎng)措施，這個(gè)工作對(duì)海量的圖片來說顯然太在。數(shù)字圖片不存在這種問題，管理員只需花時(shí)間對(duì)少量硬盤進(jìn)行維護(hù)，對(duì)圖片數(shù)據(jù)庫進(jìn)行維護(hù)和更新，少量人力資源便可對(duì)海量圖片進(jìn)行管理，大大提高了工作效率。）數(shù)字圖片更方便傳輸與共享。數(shù)字圖像可以通過網(wǎng)絡(luò)直接進(jìn)行傳輸和共享，其傳播速度遠(yuǎn)非實(shí)物圖片能比，非常方便快捷。因?yàn)槿绱藬?shù)字圖片優(yōu)點(diǎn)很多，越來越多的圖片資料都被

9、轉(zhuǎn)化為圖片數(shù)據(jù)，存放在儲(chǔ)存介質(zhì)里進(jìn)行保管。二圖像目標(biāo)消隱技術(shù)作為數(shù)字圖像處理技術(shù)的一個(gè)分支，有著廣泛的應(yīng)用前景。目標(biāo)消隱的定義是：針對(duì)圖像中特定的對(duì)象，設(shè)計(jì)自動(dòng)或者交互式的方法，使計(jì)算機(jī)在算法的指導(dǎo)下，按照設(shè)計(jì)者的思路和意圖對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行重建。處理后該對(duì)象在圖像中消隱，而重建的部分應(yīng)盡量與圖像原來的部分保持一致，沒有明顯的視覺沖突。該技術(shù)有幾個(gè)顯而易?撓昧煊潁海保糜諶敉計(jì)心掣霾幌魷值畝韻蟆熱縋掣鋈耍渙境擔(dān)蚴悄掣鎏厥獾謀曛盡庋淼哪康撓惺筆俏嗣闌計(jì)惺筆俏似燮鄄煺擼唬玻躍傻氖滯計(jì)蟹攏鄣愫突郟唬常終掌械母吖狻隕鮮歉眉際醯募父齙湫偷撓美印艘醞猓淝痹謨昧煊蠔芏啵詿瞬灰灰蛔甘觥幽勘晗際醯畝蹇芍勘晗舊系韌諭枷

10、修復(fù)，兩者要處理的主體問題都是應(yīng)采取何種方法對(duì)圖像缺損區(qū)域進(jìn)行重建?；蛘咭部梢哉f，目標(biāo)消隱過程包含了對(duì)圖像修復(fù)的步驟，因?yàn)樵谙[目標(biāo)后，需要對(duì)圖像信息缺損區(qū)域進(jìn)行修復(fù)。另外，兩者在語義上存在差別，目標(biāo)消隱的消隱對(duì)象往往是圖像中某個(gè)有明確語義的物體，而流通圖像第頁里塹壘蘭些奎查蘭竺至蘭量竺圭蘭竺：篁蘭修復(fù)則可以針對(duì)隨機(jī)的劃痕和污點(diǎn)，圖像噪聲等，圈一“目標(biāo)消隱”示意圖圖像修復(fù)問題實(shí)質(zhì)上是一個(gè)“病態(tài)”的問題。病態(tài)是指圖片中某一部份信息缺失后，沒有足夠的信息用來修復(fù)缺損區(qū)域。由于數(shù)字圖像是三維空間在二維平面上的投影，移去目標(biāo)后，缺損區(qū)域本應(yīng)該出現(xiàn)的是三維空間中被消隱對(duì)象遮擋住的場景，但二維圖片并不包含

11、三維空間的信息，從信息論來看修復(fù)所用信息量不足。這種情況下，只能對(duì)缺損圖像部份進(jìn)行推測，首先由人腦對(duì)缺損的信息進(jìn)行估計(jì)，然后通過設(shè)計(jì)算法告訴計(jì)算機(jī)應(yīng)當(dāng)如何修復(fù)，計(jì)算機(jī)執(zhí)行程序。由于圖像修復(fù)從最根本的出發(fā)點(diǎn)就以推測為前提，故稱該問題是病態(tài)的。國內(nèi)外研究情況目標(biāo)消隱大致等同于圖像修復(fù)，兩者都是依據(jù)已知信息，對(duì)局部圖像信息進(jìn)行重建只是在處理對(duì)象的語義上有區(qū)別。國際上比較通用的圖像修復(fù)這個(gè)詞是由提出，逐漸被大家所接受，也有人將它叫做圖像完成即。近幾年來。圖像修復(fù)成為各國學(xué)者研究的熱門，很多人對(duì)從不同的角度出發(fā)，提出了不同的修復(fù)方法。歸結(jié)起來，按對(duì)原圖片中已知信息的利用方式可分為兩類，一類是象素點(diǎn)級(jí)別的

12、圖像修復(fù)，另一類是圖像塊級(jí)別上的圖像修復(fù)。兩類修復(fù)方式的根本區(qū)域在于，是否利用了原圖中的局部統(tǒng)計(jì)信息如紋元信息等。基于偏微分方程提出了修復(fù)模型。該模型將圖像視為等照度場，通過沿等照度線方向傳遞圖像信息，并不斷迭代來完成修復(fù)，在修復(fù)過程中可大概保持圖像邊緣。選代時(shí)每隔幾步加入一次各向異性的擴(kuò)散，以避免信息傳遞方向發(fā)生相互混疊。提出一種基于變分原理的圖像修復(fù)模型一整體變分模型（）。該模型將圖像修復(fù)等同為最小化正則方程問題，并通過變分原理，將正則方程轉(zhuǎn)化為無約束的全變國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生院碩士學(xué)位論文分問題，得出一個(gè)迭代公式。最后，通過迭代該公式完成修復(fù)。模型在修復(fù)小區(qū)域時(shí)有很好的效果，去噪聲能力

13、也不錯(cuò)。但是它的缺陷是不滿足連續(xù)性原則。當(dāng)缺損區(qū)域的尺度大于物體自身的尺寸時(shí)，模型無法侈復(fù)出理想結(jié)果。為了克服這一缺陷，提出了基于偏微分方程的曲率驅(qū)動(dòng)模型（）。模型的提出擴(kuò)展了模型，它在定義擴(kuò)散的力度方面，加入了表征象素點(diǎn)周圍幾何信息的因子。對(duì)各個(gè)點(diǎn)的擴(kuò)散力度不相同。和模型修復(fù)速度比較快，在修復(fù)時(shí)，迭代次數(shù)需要合適地進(jìn)行選擇，以防止擴(kuò)散不足或者擴(kuò)散過度。等把圖像修復(fù)和紋理修復(fù)結(jié)合起來【。首先把圖片分解為兩幅子圖，分別包含原圖像的結(jié)構(gòu)信息和紋理信息。對(duì)兩幅圖片分開進(jìn)行修復(fù)，再把兩個(gè)結(jié)果合成一幅完整的圖像。受和在提出的界面演化水平集方法的啟發(fā)，提出一種快速行進(jìn)算法用來對(duì)圖像進(jìn)行修復(fù)。通過模擬缺損區(qū)

14、域邊緣的演化過程，來確定各點(diǎn)的插值順序。該方法的特點(diǎn)是修復(fù)速度快，是一種實(shí)時(shí)的處理算法。上面介紹的修復(fù)方法屬于象素點(diǎn)級(jí)別的修復(fù)，這類修復(fù)方法沒有利用圖像中局部圖像統(tǒng)計(jì)信息，而是通過處理圖像的梯度場或高階導(dǎo)數(shù)場來傳遞圖像信息，或者直接通過鄰近點(diǎn)插值來修復(fù)。這種處理方式會(huì)給修復(fù)后的圖像區(qū)域帶來模糊。圖像塊級(jí)別的修復(fù)則對(duì)原圖片中已知信息利用更加充分，既能宏觀地利用，又能微觀地利用。下面的幾種方法是圖像塊級(jí)別的修復(fù)方法。在的方法【】中，通過設(shè)置優(yōu)先系數(shù)對(duì)圖像塊進(jìn)行有順序的采樣修復(fù)。優(yōu)先系數(shù)的設(shè)置既考慮到充分利用原圖信息，又考慮對(duì)斷裂的圖像線條的重新連接，設(shè)計(jì)很巧妙，是算法獲得成功的關(guān)鍵。不過該方法每一

15、步在塊采樣時(shí)只能依據(jù)那步的情況來確定，只能算做局部最優(yōu)化的方法。等人提出“結(jié)構(gòu)演化”的交互修復(fù)方法【。在該方法中，先由用戶指定目標(biāo)區(qū)域中線條結(jié)構(gòu)的走向，然后分兩步進(jìn)行修復(fù)，第一步是沿指定線條“進(jìn)化”圖像結(jié)構(gòu)，將顯著線結(jié)構(gòu)補(bǔ)全，使重建后的圖像具有結(jié)構(gòu)上的整體完整性；第二步是對(duì)剩下的缺損區(qū)域，分塊進(jìn)行基于紋理塊采樣的修復(fù)。在第一步對(duì)圖像結(jié)構(gòu)的進(jìn)化中，以馬爾可夫鏈建模并用動(dòng)態(tài)編程解最小能量方程，對(duì)樣本標(biāo)簽分配做了全局優(yōu)化，是一種全局優(yōu)化的圖像塊采樣方法。等提出一種利用馬爾可夫場建模的全局優(yōu)化圖像修復(fù)方法【】。該方法將缺損區(qū)建模為馬爾可夫圖，通過在其節(jié)點(diǎn)和邊上定義的能量，解最小能量以實(shí)現(xiàn)全局最佳化修復(fù)

16、，能量方程用算法近似求解。由于在塊采樣中考慮了全局優(yōu)化，該方法取得不錯(cuò)的效果。況且，它是一種自動(dòng)的修復(fù)方法。，等也提出一種以馬爾可夫場建模，并且算法求解的圖像修復(fù)方法。他們建立的能量函數(shù)形式上與正的相似，不同的是他們在能量方程中加入了優(yōu)先級(jí)系數(shù)作為各能量項(xiàng)的權(quán)，用以區(qū)分離源區(qū)域遠(yuǎn)近不同的點(diǎn)的重要程度。對(duì)兩塊間梯度的一致性限制用來引導(dǎo)圖像的結(jié)構(gòu)延伸，從而自動(dòng)地將紋理與結(jié)構(gòu)同時(shí)演進(jìn)到目標(biāo)區(qū)第頁同防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究牛院碩士學(xué)位論文域。與等的方法相比，該算法加入了對(duì)目標(biāo)區(qū)域象素點(diǎn)優(yōu)先級(jí)的區(qū)別考慮，以及結(jié)構(gòu)性的修復(fù)，使得它能更好地對(duì)付具有顯著結(jié)構(gòu)的情況。主要研究內(nèi)容及論文安排圖像修復(fù)及目標(biāo)消隱問題，作為

17、一種用途廣泛的技術(shù)，近年來引起學(xué)者們的廣泛關(guān)注。前人圍繞著這個(gè)領(lǐng)域，做了大量優(yōu)秀而細(xì)致的工作，取得了豐碩成果。其中，一些方法在具體應(yīng)用中已比較成熟，相應(yīng)的軟件都己開發(fā)，可供直接使用。本文總結(jié)了前人的各種修復(fù)方法。并從對(duì)原圖中已知信息的利用角度從宏觀上將圖像修復(fù)技術(shù)分為：）象素點(diǎn)級(jí)別修復(fù)方法）圖像塊級(jí)別修復(fù)方法深入分析了兩大類方法中其中較有影響力的修復(fù)模型，剖析了其潛在的方法論和原理，以及各自的優(yōu)缺點(diǎn)。選擇其中三種重要方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真，通過對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的觀察，分析其產(chǎn)生的原因，并得出不同方法在實(shí)際修復(fù)時(shí)適合的應(yīng)用場合。針對(duì)局部優(yōu)化紋理塊采樣方法的不足之處提出了改進(jìn)，并從對(duì)其應(yīng)用角度出發(fā)，提出了一

18、種新的修復(fù)模式。本文主要研究內(nèi)容為靜態(tài)圖像的目標(biāo)消隱。本文第一章為緒論，概述了研究的背景及在該研究領(lǐng)域內(nèi)的相關(guān)工作進(jìn)展。第二章對(duì)目前的修復(fù)方法進(jìn)行分類概述，象素點(diǎn)級(jí)別的修復(fù)方法包括模型，整體變分模型以及快速行進(jìn)修復(fù)方法。圖像塊級(jí)別的圖像修復(fù)算法包括局部優(yōu)化的紋理塊采樣方法以及全局優(yōu)化的塊采樣方法，交互式塊采樣修復(fù)方法，深刻研究并闡述算法的細(xì)節(jié)部分第三章對(duì)三類不同修復(fù)方法進(jìn)行了仿真實(shí)現(xiàn)，通過實(shí)驗(yàn)對(duì)幾種方法存在的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行比較，分析了其合適的應(yīng)用背景。第四章對(duì)紋理塊采樣方法做了改進(jìn)，提出一種搜索匹配塊時(shí)的搜索新策略以及該方法的一種的新的應(yīng)用模式，并通過實(shí)驗(yàn)證實(shí)了新方法的可行性和對(duì)現(xiàn)有方法性能的改善

19、。第五章總結(jié)了全文工作并對(duì)今后的研究方向進(jìn)行展望。第頁墾堅(jiān)些蘭些奎奎莖塹耋圭墜至圭蘭堡耋圣第二章圖像修復(fù)模型的分類概述象素點(diǎn)級(jí)別的圖像修復(fù)模型象素點(diǎn)級(jí)別的圖像修復(fù)模型，即修復(fù)中沒用到已知圖像的局部統(tǒng)計(jì)信息，而從更加微觀層面進(jìn)行修復(fù)。由于出發(fā)點(diǎn)較微觀適用于處理小范圍缺損區(qū)域，可以用于修復(fù)缺損對(duì)象的細(xì)小結(jié)構(gòu)。該類方法通過計(jì)算圖像的梯度場或高階導(dǎo)數(shù)場，以場的方式向缺損區(qū)域內(nèi)傳遞已知圖像信息，或者直接對(duì)每個(gè)象素點(diǎn)進(jìn)行有順序地插值。修復(fù)模型算法思想簡介在年提出了基于偏微分的圖像修復(fù)模型模型。該方法通過向缺損區(qū)域外的一個(gè)窄帶獲取信息，不斷沿圖像等照度線的方向?qū)⑿畔⑾騾^(qū)域內(nèi)部傳遞，以保證圖像等照度線向目標(biāo)區(qū)

20、域延伸。在這個(gè)迭代的過程中，每隔幾步做一次各方向異性的擴(kuò)散，主要是為了防止延伸方向發(fā)生交叉混淆。設(shè)表示待修復(fù)的區(qū)域，表示區(qū)域的邊界（邊界的拓?fù)湫螤畈皇芟拗疲?，如圖所示。那么，可以直覺地認(rèn)為，修復(fù)要做的工作是自動(dòng)地延長到達(dá)區(qū)域邊界處的等照度線，同時(shí)保持到達(dá)的角度。這樣不斷將邊界向區(qū)域內(nèi)拉進(jìn)，并且逐漸地彎曲傳遞方向，以防止它們間相互交叉。）二二罩（、？、；“?。恢?。一圖模型修復(fù)思想的示意圖第國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生院碩士學(xué)位論文采取這種信息傳遞方式是為了模擬博物館中圖畫修復(fù)工作者們對(duì)破損圖畫的手工修復(fù)過程。算法的內(nèi)在方法論，歸結(jié)起來有下面幾點(diǎn)：）圖像全局結(jié)構(gòu)決定了應(yīng)如何填補(bǔ)缺損區(qū)域，修復(fù)的目的在于恢

21、復(fù)圖像的整體性；）包圍該區(qū)域的結(jié)構(gòu)應(yīng)繼續(xù)延伸進(jìn)區(qū)域，區(qū)域內(nèi)輪廓線應(yīng)該基于到達(dá)孢的線條向內(nèi)延伸而得到；）區(qū)域內(nèi)不同的區(qū)域，由延伸入?yún)^(qū)域的輪廓線定義，其色彩應(yīng)與邊界堿相一致；一維情況的延伸在一維情況下，假設(shè)一維離散的信號(hào)（）和一個(gè)窗口掩模信號(hào)（）如圖：圖一維信號(hào)的缺損示意圖不為的部份將擋住信號(hào)厶，這時(shí)信號(hào)厶（）成為缺損信號(hào)，需要根據(jù)已知部份對(duì)其缺損部份進(jìn)行修復(fù)。按和的定義，待修復(fù)的區(qū)域由滿足（）的點(diǎn)集構(gòu)成，即信號(hào)（）被（）遮住的部分，）邊界訛由點(diǎn)尸表示，表示增加的方向。定義一簇一維信號(hào)（，），其中，刀代表離散時(shí)問參數(shù)。用（，）（）表示初始輸入函數(shù)，。?帷蓿媯啵劍肱穡媯硎臼涑黿峁敲炊孕藕袍蹋媯修復(fù)過

22、程實(shí)質(zhì)是一個(gè)迭代過程，每個(gè)迭代步驟中，根據(jù)（，刀一）來計(jì)算，（，即）。因此，為了在修復(fù)時(shí)包含方向丙信息，按照以下步驟進(jìn)行：第頁國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究牛院碩士學(xué)位論文其中表示空間坐標(biāo)，上標(biāo)表示進(jìn)化時(shí)間，下標(biāo)表示水平軸方向空間微分，控制進(jìn)化速率。方程（，刀）隨時(shí)間改變，故每個(gè)點(diǎn)傾向于跟隨其前一個(gè)點(diǎn)（，刀一）變化。隨時(shí)間進(jìn)化，點(diǎn)的左邊的信息逐漸進(jìn)化到窗口中。各量的二維擴(kuò)展上述一維情況可立即推廣到二維，這正對(duì)應(yīng)于數(shù)字圖像的情況，一張缺損的圖片可看成由三個(gè)缺損的矩陣構(gòu)成。信號(hào)缺損部分是一個(gè)帶邊界的圖像區(qū)域，缺損區(qū)域以外的區(qū)域?yàn)閳D像已知區(qū)域。二維隋況下對(duì)各個(gè)量作了擴(kuò)展：首先定義厶（，）：【，】×【

23、，】，為一幅二維的離散圖像（灰度圖）。與一維情況相似，修復(fù)過程中定義一簇圖（，阼）：【，】×【，】。其中，（，）厶“，）為圖像的初始狀態(tài)，（，）厶（，）為最終修復(fù)結(jié)果。同樣，定義圖像的光滑度以力為圖像在，方向的離散化拉普拉斯算子為：，如：，；、）在一維情況下可直接選取軸作為信息傳遞方向，但二維情況下的傳遞方向可以是指向缺損區(qū)域內(nèi)的任何方向，因此需要選擇一個(gè)合適的方向。一種很容易想到的情況是選擇缺損區(qū)域邊界的內(nèi)法向方向作為丙。并且，隨著算法進(jìn)行，訛逐漸向內(nèi)縮小，以后每步的傳遞方向也同樣選擇“縮減版”的弛內(nèi)法向方向，如圖：第頁里堅(jiān)墜蘭些塵奎蘭些壘蘭量些圭莖些竺蘭圖選擇圖像信息措邊界內(nèi)法向方向傳遞但這樣定義晟終將會(huì)導(dǎo)致等照度線方向傾向于與施的內(nèi)法線方向致，隨著迭代的進(jìn)行，等照度線變?yōu)檠刂膬?nèi)法線延伸，證明選擇這個(gè)方向不合理。如圖：圈錯(cuò)誤的信息傳遞方向?qū)е洛e(cuò)誤修復(fù)）等照度線方向與缺損邊界成一定角度。（）錯(cuò)誤的擴(kuò)散方向?qū)?dǎo)致等照度方