数字图像修复技术的研究与应用

西安建筑科技大学硕士学位论文

数字图像修复技术的研究与应用

专 业：信号与信息处理

硕 士 生：李苏莉

指导教师：王慧琴 教授

摘要

数字图像修复可以对局部区域内有数据丢失或损坏的数字图像按照某种特定规则进行修复，使其恢复图像的完整性。该技术在修复文物字画、修复由网络传输等原因引起的残缺图像、去除图像及视频中的文字和划痕、以及移除图像中的目标物等方面得到广泛应用。

本文概述了数字图像修复技术的基本原理和研究现状，分析了多种典型的数字图像修复算法的优缺点及其适用范围。在此基础上，提出了两种数字图像修复算法：

(1) 基于p-Laplace算子的CDD图像修复算法。该算法利用图像的局部正交坐标系，分析其扩散能力。利用了p-Laplace算子的可变参数p值介于1与2之间时既能克服由CDD模型引入的阶梯效应，又能杜绝由调和模型引入的边缘模糊的优点来填充受损区域，采用半点差分格式，设计图像修补的数值算法。该算法主要修复有划痕的旧照片和被文字覆盖的图像。仿真实验表明，该算法能快速收敛，图像边缘过渡更加自然，修复效果得到改善。

(2) 自适应模板的图像修复算法。该算法在进行搜索匹配时采用自适应模板，即匹配模板的大小可根据图像的局部块均匀度而自适应地变化；在更新置信度时，为了避免“累计误差”导致错误匹配的持续发生，取“累计误差”的双曲正切函数作为更新后的置信度，从而可以截断错误匹配。仿真实验结果证明，该方法比基于样本的图像修复方法能更好地修复图像边缘和复杂纹理，减少了因“累计误差”而产生的“垃圾物”。

关 键 词：数字图像修复；曲率驱动扩散；p-Laplace算子；块均匀度；置信度；

优先值

西安建筑科技大学硕士学位论文

Research and Application on Digital Image Inpainting

Specialty: Signal and Information Processing

Name: Li Suli

Instructor: Prof. Wang Huiqin

Abstract

Digital image inpainting is the technique whose purpose is to restore a partially damaged or missing image to resume its integrity. It is of great importance in a variety of applications, such as protection of cultural relic and paintings, restoration of damaged images caused by network transmission, removal of caption, scratches and target objects in images and videos etc. It has great value of application.

This article outlines the principles of digital image inpainting techniques and research status, analysis of several typical digital image inpainting algorithm, and summarizes the advantages and disadvantages of various algorithms. On this basis, two inpainting algorithms are proposed:

(1) Image Inpainting Using CDD Based On P-Laplace. If 21<

(2) Image Inpainting Algorithm Based on Adaptive Template algorithm. This algorithm uses adaptive templates to search and match the restored area, that is to say the sizes of these templates alter to block uniformity of the image adaptively. When updating the confidence term, in order to avoid “error match”, this algorithm adopts hyperbolic tangent function to make the updated confidence value be inversely proportional to the “cumulative error”. Experimental results show that this method is

西安建筑科技大学硕士学位论文

better than the original method of repairing the image edges and complex texture. It could reduce “garbage objects” caused by “cumulative error”.

Key words: Digital image inpainting; curvature-driven diffusions; p-Laplace operator;

Block uniformity; Confidence term; Priority

西安建筑科技大学硕士学位论文

目录

1 绪论 (1)

1.1数字图像修复 (1)

1.2数字图像修复技术的研究现状 (1)

1.3本文研究的主要内容和组织结构 (4)

1.3.1 本文研究的主要内容 (4)

1.3.2 论文组织结构 (5)

2 数字图像修复算法综述 (6)

2.1基于偏微分方程(PDE)的数字图像修复方法 (6)

2.1.1 基于BSCB(Bertalmio-Sapiro-Caselles-Bellester)的图像修复模型 (6)

2.1.2 基于整体变分(Total Variation , TV)的图像修复模型 (7)

2.1.3 基于曲率驱动扩散(curvature-driven diffusions, CDD)的图像修复模型.10 2.2基于块操作的数字图像修复算法 (10)

2.2.1 基于纹理合成的图像修复算法 (10)

2.2.2 基于样本的图像修复算法 (11)

2.3基于小波的数字图像修复算法 (13)

2.3.1 基于离散小波变换的图像修复算法 (13)

2.3.2 小波域的纹理图像快速修复算法 (15)

2.3.3 基于p-Lap1ace算子的小波域图像修复算法 (15)

2.4基于分形的数字图像修复算法 (16)

2.4.1 基于分形纹理合成的图像修复算法 (16)

2.4.2 基于分形纹理合成的图像修复算法 (17)

2.5算法的分析比较 (18)

2.6本章小结 (19)

3 基于P-LAPLACE算子的CDD图像修复算法 (20)

3.1算法描述 (20)

3.1.1 基于曲率驱动扩散的图像修复模型 (20)

3.1.2 基于p-Laplace算子的CDD图像修复算法 (21)

3.2仿真实验与结果分析 (24)

I

西安建筑科技大学硕士学位论文

II 3.3本章小结 (29)

4 基于自适应模板的图像修复算法 (30)

4.1基于自适应模板的图像修复算法 (30)

4.1.1 利用块均匀度确定匹配模板大小 (30)

4.1.2 基于自适应的方法计算填充前缘各点的优先值 (31)

4.1.3 传播纹理和结构信息 (32)

4.1.4 更新可信度值 (32)

4.2仿真实验与结果分析 (33)

4.3本章小结 (40)

5 总结与展望 (41)

5.1总结 (41)

5.2展望 (41)

致谢 (43)

参考文献 (44)

附录 (47)

西安建筑科技大学硕士学位论文

1 绪论

1.1 数字图像修复

图像修复(image inpainting)是图像处理中的一个重要组成部分。它是一项古老的艺术，起源于欧洲文艺复兴时期。当时，为了恢复美术作品中丢失或被损坏的部分，并尽力保持作品的整体效果，人们凭借丰富的想象力来填复裂缝，使画面尽量恢复其原貌。这种工作完全是一种手工行为，需要由经验丰富的专业技术人员来处理，而且处理结果一旦形成就不可能再次更改，稍有疏漏将对珍贵的艺术瑰宝造成不可挽回的损失，因而具有相当高的风险。

目前博物馆逐渐数字化，许多作品都被扫描为数字图像，数字图像修复技术只需要对这些数字图像进行处理，只需要通常简单的人机交互工作即可。毫无疑问，数字图像修复技术为修复古老的艺术品提供了安全便捷的方法。

近几十年来，出现了其它存储图像的方法，如照片、电影胶片等。但同样的，这两种存储介质也容易损坏，如多次放映的电影胶片，上面会产生划痕或污渍，经常使用的照片上面会留有观察者的指纹等，这些都会不同程度的降低图像质量，影响使用。

在2000年的一次学术会议上，Bertalmio[1]等人首次提出了数字图像修复技术的概念，该技术是通过模拟职业艺术品修复者的思想，将它转化为数学上的偏微分方程的方法。数字图像修复是指对那些局部区域内数据完全丢失的数字图像进行修复的一门技术，它的目标是恢复图像的完整性和原有视觉效果，使观察者很难觉察到图像曾经缺损后已被修复，在视觉感受上认为修复后的这幅图像是完整而合理的。该技术不需要直接处理原作，并且可以根据需求反复调整，最终再确定采用哪种修复方法，因此较其它修复方法相对安全可靠，该技术体现出较高的实用价值和现实意义。

1.2 数字图像修复技术的研究现状

图像恢复和修复问题都属于图像复原问题。图像恢复通常研究图像的去噪(Denoising)、反模糊(Deblurring)和盲恢复(Blind Deeonvolution)等。图像修复技术和恢复问题具有一定的类似性，但在本质上具有非常大的差别。图像在获取过程中，由于噪声、抖动、运动模糊和对焦等原因降低了图像质量。图像恢复问题一般通过先建立退化模型，然后采用逆退化的方法来处理类似问题。这些退化图像都在

1

西安建筑科技大学硕士学位论文

2 一定程度上包含图像的真实信息，可以为恢复过程提供重要的依据，否则，逆过程根本无法实现。在某些情况下，甚至可以完全恢复出原图像。但在图像修复问题中，待修复区域内信息完全丢失，只能根据周围信息对待修复区域的内容进行预测、估计填充，使之在视觉上达到完整。可以说，图像修复技术最终一般难以获得图像的真实性，至多从满足人类视觉心理学规律等角度给以相对合理的解释，修复的结果也具有不唯一性。因此，尽管图像恢复中的一些思想和方法值得参考，但对图像修复问题而言仍不能从本质上解决缺失信息的复原。

目前，国内外在图像修复技术的研究上主要集中于两个方面：基于像素操作的方法、基于块操作的方法，如图1.1所示。

`

图1.1 数字图像修复研究现状

(1)基于像素操作的算法。这类算法的特点是它的处理对象是像素点，比较适用于修复小面积破损区域，主要包括PDE 模型、基于邻域模板及插值的算法等。

偏微分方程(PDE)模型主要可以分为三类：一类是BSCB(Bertalmio-Sapiro- Caselles-Bellester)模型[1]、整体变分(total variation ，TV)模型[5]和基于曲率驱动扩散的修复模型[6] (curvature-driven diffusions ，CDD)模型。PDE 模型的主要思路是利用待修复区域的边缘信息，估计等照度线(isphoto)方向，并采用传播机制将信息沿着等照度线方向传播到待修复区域内。此类模型的主要工作思路是模仿修复师手工

西安建筑科技大学硕士学位论文

3

修复图像的全过程[1，5，6]。

另一类是基于邻域模板或插值的算法，这类算法不是采用循环迭代的方法来求得待填充点的值，而是将其领域点的值套用范本或代入插值公式，直接计算得到待填充点的值，这类算法主要包括：根据邻域现有像素，采用插值的方法来计算缺损处的像素值[7]；或者是通过定义修复区域像素点的优先值，对优先值最高的点，利用一个以待修复点为圆心的模板，并筛选模板内与待修复点在同一等照度线的已知点，并以该已知点与圆心的距离为权值，计算出待修复点的值[8，9，10，11]；另外，比较常见的还有利用去噪的方法，采用邻近像素点的信息对图像的每一个像素点进行噪声检验，若是噪声点则可以完全代替其值，若是非噪声点则保持原像素值不变，根据腐蚀程度而定，利用加权方程计算出最终像素值[12]。

(2)基于块操作的算法。这类算法的处理对象是图像块，例如55×、77×的块，比较适合修复丢失面积较大的破损区域，主要包括：基于样本的修复算法、基于纹理合成的修复算法、基于小波变换的修复算法和基于分形理论的修复算法等；

基于样本的修复算法的主要指导思想是：首先得到破损区域的填充前缘，计算填充前缘上所有点的优先值；然后选取优先值最大的点，按照一定大小的模板，在图像源区域中，搜索与模板中已知部分的均方误差最小的块；最后传播纹理及结构信息并更新置信度[13]。它结合了变分PDE 模型和纹理合成两种方法的优点，因为真实世界的情景照片通常是由线性结构和复合纹理组成的，不同图像区域之间的边界是不同纹理之间相互影响的复杂产物，所以单一纹理合成方法不能解决这样的问题；此外，变分模型是通过扩散把线性结构传播到目标区域来填充图像中的空洞，扩散过程引发了一些的模糊，当填充更大的区域时，变分PDE 模型引起的模糊就变得更加明显。基于样本的图像修复算法包括了既复制纹理又复制结构的过程，纹理和结构信息的传播由一个单独的、有效的算法实现。

基于纹理合成的图像修复算法将纹理合成技术应用于图像修复领域，主要包括两种方法：非参数取样的纹理合成算法[14] 和基于块拼贴的纹理合成算法[15]。其中，非参数取样的纹理合成算法是以Markov 随机域(MRF )为模型，进行非参数特征匹配。该算法由初始的种子块，由内到外逐点扩散纹理。将此技术用于图像修复的主要思想是选择一个待修复点，根据其周围已知的或已合成的纹理点的值来计算待修复点的值，在待修复区域中逐点计算修改，直到整幅破损图像都被修复完成。基于块拼贴的纹理合成算法[15]在纹理合成的时间及视觉效果方面较其它方法都得到了很大的提高，解决了纹理错位严重及容易产生模糊的问题。此技术在

西安建筑科技大学硕士学位论文

图像修复上的主要指导思想是：从待修复区域的边界上选取一个像素点，以该点为中心，根据图像的纹理特征，选取大小合适的纹理块，然后在图像源区域中搜索与之最匹配的纹理块，来填充该纹理块的缺失部分。

小波域的修复算法的主要指导思想是首先利用小波变换把图像分解为高频成分和低频成分，针对不同频率做不同的处理。例如，文献[18]首先用离散小波变换把图像分解为高频成分和低频成分，然后针对图像不同频率的成分分别进行修复。图像的低频部分采用中值滤波与基于曲率驱动扩散相结合的方法进行修复。由于高频部分表示图像的边缘轮廓信息，并且有很强的方向性，对高频图像数据先进行分块，用线性拟合求出每一块的方向，再根据方向信息进行修复；文献[19]是在小波域中利用小波系数的能量来确定待修复块的填充顺序，并结合纹理合成的方法填充待修复区。因为是在小波域进行的，所以也充分保留了图像的细节信息，提高了视觉效果。

分形理论的修复算法的基本思想是：首先在待修复区域边界处取样，并计算样本图像的分形维度，然后根据给定的搜索路径在图像的已知区域中寻找分形维度等于或接近于样图分形维度的图像块，并将其复制到相应的待修复区域。该类算法的关键是邻域搜索和相似度度量[20，21]。例如文献[20]对于图像的结构部分，采用成熟的基于偏微分方程的图像修复技术；对于图像的纹理部分，采用分形维度作为纹理的主要特征，用分形纹理合成的方法进行修复。该算法使得修复速度大大提高，并且克服了原有的图像修复技术在边界、拐角点等位置不连续的缺点；文献[21] 首先在图像的完好区域中不重叠地选取定义域块，经过分形理论的仿射变换后形成码本；然后在码本中寻找与待修复块最匹配的定义域块，并采用基于方差和内积的方法来缩小搜索范围，缩短搜索时间；最后，用搜索到的最佳匹配块去填充待修复块。

1.3 本文研究的主要内容和组织结构

1.3.1 本文研究的主要内容

首先作者全面总结了数字图像修复技术近些年的发展现状，通过调查了解目前此技术领域常见的模型与算法，包括BSCB模型、TV模型、CDD模型、纹理合成、基于样本块匹配以及小波、分形等的图像修复方法，重点介绍了基于偏微分方程图像修复方法，掌握各自的实现原理和数值计算等。在总结和分析以往算法的基础上，本文作者提出了两种新型的图像修复算法。再则，作者根据图像修复方法的分类，从基于像素操作的方法和基于块操作的方法两个方面总结了图像4

西安建筑科技大学硕士学位论文

修复技术的发展现状，基于像素操作的图像修复是介绍的重点。在总结和分析前人工作的基础上，本文以解决CDD模型存在的不足为主线，提出了基于p-Laplace 算子的CDD图像修复算法，改进了CDD模型；另外，考虑到基于样本块匹配算法的搜索匹配模板大小固定的缺点，提出一种新型基于自适应模板的图像修复算法，从而克服了原算法的缺点。

1.3.2 论文组织结构

本文共分为五章，各个章节的内容和内在联系简述如下:

第1章: 初步阐述数字图像和数字图像修复的概念、简单介绍了图像修复理论与指导思想。

第2章:详细的介绍了几种典型的图像修复模型及算法，并分析比较多个修复方法的优缺点。

第3章:根据CDD模型仅向一个方向进行各向异性扩散的特点，分析其扩散速度慢，需要修复时间长的缺点，提出基于p-Laplace算子的CDD图像修复算法。利用p-Laplace算子中p值介于1与2之间时既能克服由CDD模型引入的阶梯效应，又能克服由调和模型引入的边缘模糊，达到一个较好的修复效果。由于CDD模型朝一个方向扩散，扩散速度由扩散系数控制，而p-Laplace算子可同时向两个方向扩散，各方向的扩散速度由各自扩散系数控制。仿真实验表明，本章算法能够快速收敛，图像边缘过渡更加自然，修复效果得到改善。

第4章:分析基于样本的图像修复算法在修复过程中搜索匹配模板大小固定的缺点，提出一种自适应模板的图像修复算法。此算法根据图像块均匀度的大小自适应地改变搜索匹配范本的大小。仿真实验表明，本章算法能快速收敛，图像边缘过渡更加自然，修复效果得到改善。

第5章:总结与展望。本章不但对全文的工作重点进行了总结，而且对于本课题将来可以继续发展的方向进行了展望，并对将来进一步的研究做了叙述。

5

西安建筑科技大学硕士学位论文

6 2 数字图像修复算法综述

图像修复是根据已知信息推断缺损信息的过程。从数学角度来看，数字图像修复就是一种病态问题，因为没有足够信息可以保证能唯一正确地恢复出被损坏的部分，所以人们从视觉心理学的角度进行分析，提出了各种假设来解决这个问题。本章主要介绍了几种典型的数字图像修复算法，并分析了各种算法的优缺点，评价了它们的综合性能。

2.1 基于偏微分方程(PDE)的数字图像修复方法

基于偏微分方程的数字图像修复方法利用一种模拟微观的修复机制，包括传递过程、扩散过程、以及它们的结合过程等几个步骤。

2.1.1 基于BSCB(Bertalmio-Sapiro-Caselles-Bellester)的图像修复模型

Bertalmio 在文献[1]中首次提出了“图像修复”这一名词，模拟手工修复的步骤，提出基于传递过程的数字图像修复(BSCB )模型。该模型的主要指导思想是利用待修复区域的边缘信息，采用一种由粗放到精细的方法来估计等照度线

(isophoto )的方向，然后采用传播机制将邻域已知信息沿着等照度线的方向扩散到破损区域，同时按照某种特定的规则来控制扩散方向。

在这个模型中，将修复的过程看成是一种扩散的过程，将已知信息沿填充前缘的法线方向向待修复区域扩散，如图2.1

所示。

图2.1 传递方向

假设待修复图像为：20],0[],0[),(R N M j i I ?×=，修复过程的数学模型可以表示如下：

1(,)(,)(,),(,)n n n t I i j I i j t I i j i j D +=+Δ??∈ 式(2-1)

式(2-1)中，),(j i 表示像素坐标，n 表示迭代的次数，t Δ是迭代步长。),(j i I n t 表示第n 次的修复结果，且),(),(),(j i N j i L j i I n n n t →→?=δ，其中，),(j i N n

→表示要修正的方向，),(j i L n →表示希望扩散的信息，),(j i L n →δ表示希望要扩散的信息变化量，由以

西安建筑科技大学硕士学位论文

7

上分析可知扩散方向应为边缘的切向，即：),(),(j i I j i N n n

⊥→?=，可知该扩散方向也就是图像中各点的等照度线方向。

若要信息沿着边缘的切向平滑扩散，那么可以将希望扩散的信息(,)n L i j u r 选择为：22),(),(),(),(y j i I x j i I j i I j i L n t n t n n ??+??=?⊥→，这是一个估计图像平滑性的参数。 当迭代稳定时，(,)0n t I i j =，也就是(,)(,)n n L i j N i j δ?u r u u r =0，表示(,)n L i j u r 已经向(,)n N i j u u r 方向延伸。

另外，Bertalmio 等人通过分析流体方程，发现BSCB 扩散方程与流体方程之间存在着一一对应的关系[4]。 BSCB 的扩散方程为：

(,)(,)(,)(,)(,)n n n n n t

I i j L i j N i j L i j I i j δ⊥=?=???u r u u r u r 式(2-2) 而迭代过程中使用的各向异性扩散方程可以表示为：))((I I g t I ????=??， 代入式(2-1)中，得： ()(,)(,)(,)|(,)|(,)n n n n n t I i j I i j I i j g I i j I i j ν⊥??=???Δ+?????? 式(2-3)

其中，ν为迭代过程中调整各向异性扩散程度的系数。 实现BSCB 方法时，用户只需要提供待修复区域，算法可以自动完成修复过程。BSCB 模型是基于非纹理图像讨论的，对于非纹理图像有较好的修复效果，然而对于纹理图像会产生平滑效果，导致纹理丢失。

2.1.2 基于整体变分(Total Variation , TV)的图像修复模型

有界变差函数(BV )空间的基本理论是基于变分法和PDE 的图像处理、低层视觉分析理论建立起来的。BV 空间被认为适用于非纹理图像的函数空间。整体变分(total variation ，TV)模型是BV 空间理论应用于图像处理的经典模型。因此，在介绍TV 模型之前，首先介绍BV 空间理论。

有界变分(BV )空间定义为： {}1()=:()TV BV f f L and f Ω∈Ω<+∞ 式(2-4)

)(ΩBV 在BV 范数1BV L TV f f f =+下构成Banach 空间。

BV 空间有一系列重要性质。其中三条重要性质为整体变分图像模型在图像处理和低级视觉分析中提供了理论依据：

(1)下半连续性(Lowersemi-continuity) ：若在)(1ΩL 中f f n →是弱收敛，则

liminf n Df Df →+∞ΩΩ

≤∫∫ 式(2-5) (2)紧胜(Compaetness)：)()(1Ω→ΩL BV 是稠密的(紧的)，

即)(ΩBV 中的单位球

西安建筑科技大学硕士学位论文

8 在)(1ΩL 是稠密的(紧的)。

(3)CO-area 公式：如果+∞

1()TV f H d λλ+∞

?∞=

?Ω∫ 式(2-6)

其中，}),(:),{(2λλ>∈=Ωy x f R y x ，边界λΩ?是使λ=),(y x f 的水平集，)(1λΩ?H 是λΩ?的长度。

Co-area 公式揭示了图像整体变分的几何解释。图像是一致有界的，所以上式的积分实际上是在有限空间上计算，且与水平集的平均长度成比例。只要水平集不是分形集，该积分就是有限的。该性质也和人类视觉系统(HVS)具有一定程度的匹配性，HVS 倾向于以尽可能简单的方式表示曲线和边缘，以满足高效的神经元压缩和视觉传输要求。HVS 的这种特性，必然使得曲线或边缘上的“波纹”被忽略或者滤除，从而减少了曲线长度。一般来说，有界变分图像一定具有有限长度的阶跃边缘。

整体变分法通过建立图像的先验模型，将图像修复问题转换为求解全变分泛函极值的问题，其主要缺点在于破坏了视觉理论中的连通原理。

如图2.2所示[22]，D 为待修复区域，该区域内的信息完全丢失，E 为待修复区域D 的周边区域，用0u 表示区域E 中的已知像素，即现存部分的像素，u 为需要复原的目标图像。

图2.2 待修复图像示意图

想要恢复出D 中的信息，需要根据E 中的已知信息来对丢失区域内的信息进行估计和预测，在概率论中，根据已知状态估计未知状态，采用的是计算后验概率的方法。在图像修复的问题中，转化为计算式(2-7)最大值问题。

000Prob(|,)Prob(|)Prob(|,)Prob(|)u u D u D u u D u D ?= 式(2-7)

上式中如果原图像0u 和待修复的区域D 给定，分母就会确定。另外图像待修

西安建筑科技大学硕士学位论文

9

复区域D 与丢失的部分通常是不相关的，即)(Pr )|(Pr u ob D u ob =。因此问题转化为：

000Prob()max Prob(|)Prob(|)Prob()u u u u u u ??=????

由于： 00Prob(|)exp((|)/)k u u E u u T ∝? 式(2-9)

从式(2-8)中可以看出，最大化后验概率就是最小化能量，最小化能量的形式如下：

{}0min ()()(|)J u E u E u u const λ=++ 式(2-10)

一般情况下，常数项在求能量最小值时可忽略不计，且在高斯白噪声时能量0(|)E u u 可表示为2

00\(|)()2D E u u u u dx λ

Ω=?∫。 另外，能量模型的选择也非常关键，不同的能量模型将得到不同的修复模型，例如可以选择()E u 为：

()[]()E u e w d λλλ+∞

?∞=

Γ∫ 式(2-11)

式(2-11)中，[]e λΓ为区间λΓ的能量形式，从而)(u E 的选择由[]e λΓ决定，当[]e λΓ为长度能量形式时，即[]()e length λλΓ=Γ，)(λw 为一个适当的非负权函数，一般取为1；此时的修复模型就是整体变分(TV)型，即

002\[|]||()2TV D E u u u dx u u dx λΩΩ=?+

?∫∫ 式(2-12)

式中λ为拉格朗日算子。

根据变分法，式(2-12)可变为：

0[]()()0||D u u x u u t u α

λ??=??+?=?? 式(2-13) 式(2-13)中，\,\()1()0,

D D x D x x x D λλλΩ∈Ω?=?=?∈?，为了避免分母为零的情况发生，

取||u α?=。

该模型是Chan 等将其应用到图像修复的[5]，因为该模型能够起到延长图像边缘的作用，从而适合于数字图像修复。

TV 模型相当于扩散模型，其传导系数为α

u D ?=1?，故该算法对于小区域破式(2-8)

西安建筑科技大学硕士学位论文

10 损的修复可以取得较好的效果。

2.1.3 基于曲率驱动扩散(curvature-driven diffusions, CDD)的图像修复模型

Chan [5,6]等人在提出基于整体变分(Total Variation ，TV)修复模型之后，注意到TV 模型受到修复区域大小的限制而不满足图像的连通原理，进而提出了一种三阶的PDE 方法—基于曲率驱动扩散(curvature-driven diffusion ，CDD)的图像修复模型。

在CDD 模型中，通过曲率来调整各向异性扩散系数。进行图像修复时，不仅考虑到整体的长度，还充分考虑到曲率的变化，从而对细长的线段也有较好的修复效果。

该模型的传导系数为(||)/||v g u κ=?，此处()g ?的定义为：

00()0g κκκκ=??=∞=∞??<<∞

?大于零的有限数 式(2-14)

这样使得扩散在大曲率处变强，在小曲率处逐渐消失，因此，CDD 修复模型为：

00()()\g u u u u x D t u u u x D κλ????=??+?∈?????????=∈Ω?

式(2-15) 其中，曲率[/||]div u u κ=??。

如果待修复图像中存在噪声，那么CDD 修复模型为：

式(2-16)

该模型的优点是对细长线段有较好的修复效果，但在修复过程中也产生了新问题。由曲率的计算公式可知，曲率对噪声非常敏感，故在修复时，直接使用该方法往往会衍生出错误线段。

2.2 基于块操作的数字图像修复算法

2.2.1 基于纹理合成的图像修复算法

图像纹理修复的方法也有很多，在这里仅简要介绍一种较常用且耗时相对较少的方法。该方法只要选择几个参数就可以得到满意的结果。算法的实现：如图

2.3所示。

00()()\g u u u u x D t u u u x D κλ????=??+?∈?????????=∈Ω?

西安建筑科技大学硕士学位论文

11

图2.3 纹理合成算法的实现图

(l) 设定模板的大小，从待修复区域的边界向内修复。选定边界区域上的待修复像素点j)(i,P ；

(2) 随机的选择像素点左边与其相临的一个模板1I ；

(3) 在可用的邻域内找到相应的范本1?I ，使得与1

I 的平方差异的规格化和)?,(1

1I I d 达到最小； (4)将范本1

?I ，右边与j)(i,P 相对应位置点j)(i,?P 的像素值直接赋给j)(i,P ； (5)重复上面的步骤，直到所有的待修复纹理区域的像素点都被修复。

该类算法适合修复纹理背景比较简单的图像，修复过程不需要迭代，容易实现，而且不会引起模糊。但是该算法无法修复破损区域的轮廓，在实际的修复过程中，纹理块大小的选择、图像块距离的度量等都需要考虑。

2.2.2 基于样本的图像修复算法

Criminisi 在2004年提出了基于样本的图像修复算法[13]。该算法是一种等照度线驱动的图像取样过程。图2.4表示了该算法的修复过程，(a)为待修复图像，包括待修复区域Ω，填充前缘δΩ，源区域Φ。在整个算法中，Φ保持不变，是填充过程中的样本。(b)我们想合成以p δ∈Ω为中心的范本p Ψ所界定的区域。(c)对p Ψ来

说，最可能的候选匹配块位于源区域中两个纹理之间的边界上，例如'q Ψ，''q Ψ。

(d)最匹配的块被复制到模板p Ψ位置上，所以部分填充了Ω。注意到纹理和结构被传播到了目标区域内。现在，待修复区域Ω已经缩小，它的边界δΩ有了不同形状，最重要的是自动地保留了等照度线的方向。

西安建筑科技大学硕士学位论文

12

图2.4 基于样本的图像修复算法的修复过程

图2.5是在对barbara 填充过程中的某次中间结果，图2.5(a)是barbara 已损图像，图2.5(b)是barbara 修复中间结果图像。从图2.5(b)的白圈中可以看出，该算法优先修复纹理丰富区域，填充顺序兼顾了边缘的延伸。

(a) barbara 已损图像 (b) 修复中间结果

图2.5 基于样本的图像修复算法的修复中间过程图 基于样本的修复算法的具体步骤为：

首先得到破损区域的填充前缘，利用式(2-17)计算填充前缘上所有点的优先值；

()()()P p C p D p =? 式(2-17)

其中，()C p 为可信度项，()D p 为数据项，且定义：

西安建筑科技大学硕士学位论文

13

()()()||p q L p C q C p ∈Ψ?Ω=Ψ∑I ，|.|()p p D p n I α⊥?= 式(2-18)

||p Ψ是p Ψ面积，p

I ⊥?，p n 都是单位向量，p I ⊥?代表p 点的等照度线的方向，可以用灰度梯度表示，即(,)p y x I I I ⊥?=?，α为归一化因子（对于常用的灰度图像，

α=255），p n 是填充前缘?Ω上p 点处的法向量，可以使用模板图像，即用0表示待修复点，1表示像素信息完好的二值图像，用I 表示该二值图像，x I 和y I 分别表示x 和y 方向的梯度，可得(,)p x y n I I =。

然后选取边缘上优先值最大的点，以该点为中心，窗口大小为n n ×区域的模

板?p Ψ，在图像源区域中搜索与模板中已知部分均方误差最小的图像块?q Ψ，定义：

??arg min (,)q q p q d Ψ∈Φ

Ψ=ΨΨ 式(2-19) 最后传递纹理和结构信息并更新可信度，即当?p Ψ被填充了新的像素后，可信度需要不断地更新：

),?()(q C p C =Ω∈I p p ?ψ 式(2-20)

从图2.4和图2.5可以看出，基于样本的图像修复算法包括了既能复制纹理又能复制结构的必要过程，使得结构和纹理在一个过程中同时得到修复。假设p Ψ∈Ω是待填充图像块，如果p Ψ处于图像一个边界的延长线上，那么p Ψ的最佳匹配块也可能沿着同一个边界，填充后可以保留等照度线的方向。

文献[21，24]对该方法做了改进，该算法的搜索匹配模板大小可以根据图像的局部特征自适应地变化；随着修复的进行可信度不断更新，从而可以避免误差的累积传递和“不兼容块”的产生。

2.3 基于小波的数字图像修复算法

图像信号是二维信号。为了避免引进第二维之后问题的复杂性，我们可以把图像信号分解成沿行和列的一维问题来处理[24]。

2.3.1 基于离散小波变换的图像修复算法

文献[18]根据多尺度多分辨率分析原理提出。首先用离散小波变换将图像分解为高频部分与低频部分，对图像不同频率的成分分别进行修复。图像的低频部分采用基于曲率和中值滤波的快速推移图像修复方法[26] 和基于曲率扩散方法进行修复。因为高频成分主要表示图像的边缘轮廓信息，并且具有很强的方向性，对于高频图像数据先进行分块，用线性拟合法求出每一块的方向，再根据方向信息进

西安建筑科技大学硕士学位论文

14 行修复。

设()x φ是一维尺度函数，()x ψ是对应的小波函数，则二维小波变换基函数定义为1()()()x x y ψφψ=，2()()()x x y ψψφ=，3()()()x x y ψψψ=。可见对二维小波变换可以经过两次一维变换得到。每次小波变换后，原信号被分解为四个尺寸相同的子块频带区域，如图2.6所示。 LL HL

LH HH

图2.6 子块频带区域

其中LL 反映原始图像低频部分的内容信息，它是对原图的一个逼近；HL 对应水平方向的高频部分，即竖直的边缘细节信息；LH 对应竖直方向的高频部分，即水平的边缘细节信息； HH 表示原始图像对角方向的高频信息。

经过小波分解后得到的高频信息反映了图像在不同方向上的图像边缘信息。从物体边缘连续性的角度看，经过小波变换后，在破损的区域边缘呈现不连续现象。修复高频带图像，就是修复不连续的边缘。高频信息的修复过程如下：首先对图像的高频带分块，计算每一块的方向，在估计出图像的方向后，在该方向上修复破损的区域。对高频带所表示的边缘，采用线性拟合的方法计算出边缘的方向，并将该方向作为图像块方向。从变换后的高频系数看，在边缘部位系数绝对值较大。若图像块没有明显的方向，即区域块内的小波系数绝对值较小，则认为该图像块的灰度值分布比较均匀，否则认为具有明显的方向性。此时取出该图像块中小波系数最小的三个值的坐标，),(i i y x 和小波系数最大的三个像素坐标),(i i y x ，i =0，1，2，分别用线性最小二乘法拟合得到拟合直线的斜率分别为

2222222100000(3)[3()]i i i i i

i i i i i i k x y x y x x ======??∑∑∑∑∑ 22222

22200000(3)[3()]i i i i i

i i i i i i k x y x y x x ======??∑∑∑∑∑ 令12(arctan arctan )2θκκ=+

如果4(8)i θππ?≤，i =0，1，2，3，则将4i π作为该图像块的方向，等号成立时任选一个方向。

式(2-21)

快速数字图像修复技术

快速数字图像修复技术

用高斯内核卷积图像（即计算相邻像素的加权平均数），相当于各向同性扩散（线性热传导方程）。我们的算法使用加权平均的内核，只考虑相邻像素的贡献（即内核中心为零）。图2显示了伪码算法和两个扩散内核。本文中所有重建图像是通过该算法获得，或者是该算法经过轻微的变化获得，将在3.1节解释。 3.1保留边缘 当Ω跨越高对比度边缘的边界时（图3（前左）），该算法最简单版本，会带来附加效果（明显的模糊）。在实践中，只有在Ω和高对比度边缘的相交处，需要各向异性扩散，这些区域通常只占整个区域内很小比例。 创建指定待修复区域的遮盖是修复过程中最耗时的步骤，需用户干预。由于我们的算法可以在短短几秒钟内修复图像，它可用于遮盖互动创建。我们利用这个互动通过扩散障碍进行边界重联，这是Ω内扩散过程的边界。这完成一个边界重建和各向异性扩散类似的的结果，但没有相关的开销。在实践中，扩散屏障是两个像素宽的线段。当扩散过程中达到一个障碍，达到像素进行颜色设定，进程终止。图3进行了说明，图3中（左后方）明显的交叉线代表修复区域。简单扩散修复算法在Ω和高对比度边缘之间的相交处产生模糊点（参见图3中的小圆圈（前左））。通过适当增加扩散屏障（整个遮盖线段图3（右后）），用户停止遮盖两边混合信息的扩散过程。由此产生的直线如图3（前右）所示。 4结果 我们已经在C + +中实施了图2描述的算法，并尝试了两种不同的扩散内核。在这两种情况下的结果相似。文中所有的图片都使用128 MB的内存运行Windows98450兆赫奔腾III 电脑和使用图2所示的最左边内核生成。在图5，8，9和10所示的结果是使用无扩散障碍最简单的版本的算法得到。对于图1，使用了遮盖，两个扩散障碍（图4）。三个女孩的例子，使用了四个扩散障碍，以及有遮盖穿过高对比度边缘的区域（图6（右））。在所有情况下，都用100扩散迭代。 所有修复和线装饰删除系统需要手动遮盖。鉴于有一套功能的绘图系统，创建一个遮盖所需的时间，只依赖于可用的功能，也不受所使用修复算法的影响。对于交互式应用程序，在同一系统中拥有屏蔽功能和修复算法是可取的，以避免在不同的环境之间切换。在我们目前的原型中，我们已经实现了一个简单的绘图系统以及导入和导出JPEG文件的功能。 恢复林肯的画像和三个女孩的图片（图4和6（右），分别）使用的遮盖，是我们的绘画系统创建的。在新奥尔良的例子（图5）所使用的遮盖，通过使用Photoshop中选择颜色

数字图像处理技术的研究现状及其发展方向

目录 绪论 (1) 1数字图像处理技术 (1) 1.1数字图像处理的主要特点 (1) 1.2数字图像处理的优点 (2) 1.3数字图像处理过程 (3) 2数字图像处理的研究现状 (4) 2.1数字图像的采集与数字化 (4) 2.2图像压缩编码 (5) 2.3图像增强与恢复 (8) 2.4图像分割 (9) 2.5图像分析 (10) 3数字图像处理技术的发展方向 (13) 参考文献 (14)

绪论 图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理和数字图像处理。数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。数字图像处理技术主要包括如下内容：几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别、图像理解。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。 数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。 1数字图像处理技术 1.1数字图像处理的主要特点 (1)目前数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大，因此对计

图像修复模型训练方法及系统及图像修复方法与相关技术

图片简介: 本技术介绍了图像修复模型训练方法及系统及图像修复方法，包括：对若干原图图像进行随机掩膜处理，生成训练数据集用于训练图像修复深度神经网络模型；构建图像修复深度神经网络模型，图像修复深度神经网络模型包括：生成模型与判别模型，生成模型用于修复图像残缺区域或模糊区域，判别模型用于判断生成模型的修复结果是否符合预设要求；利用训练数据集训练图像修复深度神经网络模型，得到训练后的图像修复深度神经网络模型；本技术能更有效的修复图像，满足人们对高质量图像的需求，本技术能够解决传统图像修复技术在

修复区域大、图像颜色差异大的情况下难以修复、修复效果不好，修复后的区域不自然等问题。 技术要求 1.图像修复模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 对若干原图图像进行随机掩膜处理，生成训练数据集用于训练图像修复深度神经网络模型，训练数据集包括：原图图像数据、带有目标边缘信息的图像数据和只有掩膜的图像 数据； 构建图像修复深度神经网络模型，图像修复深度神经网络模型包括：生成模型与判别模型，生成模型用于修复图像残缺区域或模糊区域，判别模型用于判断生成模型的修复结 果是否符合预设要求； 利用训练数据集训练图像修复深度神经网络模型，得到训练后的图像修复深度神经网络 模型。 2.根据权利要求1所述的图像修复模型训练方法，其特征在于，对若干原图图像进行随机掩膜处理，包括： 设定原图图像随机掩膜的超参数； 创建分辨率与原图图像相同的背景图像； 基于背景图像和设定的超参数对原图图像进行随机掩膜处理。 3.根据权利要求2所述的图像修复模型训练方法，其特征在于，原图图像随机掩膜的超参数包括： 掩膜个数、掩膜的最大拐点个数、两个像素点之间的最小距离、两个像素点之间的最大 距离、这两个像素点之间连线的最小宽度、这两个像素点之间连线的最大宽度和最大拐角。 4.根据权利要求2所述的图像修复模型训练方法，其特征在于，创建随机掩膜的流程为：

数字图像处理技术现状及发展趋势

数字图像处理技术现状及发展趋势 摘要现今是计算机技术、网络技术以及多媒体技术高速发展的时代，更多高科技技术正在全面发展，数字图像处理技术作为一种新式技术，如今已经广泛地应用于人们的生产生活中。数字图像处理技术的应用和发展为人们的生活发展带来了很多的便利，在遥感技术、工业检测方面发展迅速，在医学领域，气象通信领域也有很大的成就。由此，本文主要探讨数字图像处理技术的现状及发展趋势。 关键词数字图像处理技术；现状；发展趋势 现今是计算机和网络技术高速发展的时代，计算机的应用给人们的生产生活带来了很大的便利，人们应用计算机处理各种复杂的数据，将传统方式不能处理的问题以全新的技术和方式有效解决[1]。数字图像处理技术是应用较为广泛的一种技术，在具体应用过程中，能够经过增强、复原、分割等过程对数据进行处理，且具有多样性、精度高、处理量大的显著优势，本文对数字图像处理技术的现状及发展趋势进行研究和探讨。 1 数字图像处理技术发展现状 数字图像处理技术是近年来发展较为迅速的一种技术，具体是指应用计算机对图像进行一系列的处理，最终达到人们要求的水平，在具体的处理过程中，以改善图像的视觉效果为核心，最终呈现出人们想要表达的意思。笔者查阅国内外诸多文献库，发现对数字图像处理技术的研究多数集中于图像数字化、图像增强、图像还原、图像分割等领域[2]。最初数字图像处理技术产生于20世纪20年代，当时普遍将其应用于报纸业，发展至20世纪50年代，图像处理技术跟随着计算机的发展而迅速发展，也有更多的人开始关注和应用该技术，当时在各国的太空计划中发挥了巨大作用，尤其是对月球照片的处理，获得了很大的成功。发展到20世纪70年代时，数字图像处理技术的应用已经很普遍了，尤其是在计算机断层扫面（CT）等方面，该技术的应用得到了一致好评，而现今，数字图像处理技术随处可见，已广泛应用在各行各业中。 2 数字图像处理技术的特点 数字图像处理技术有以下几个特点：①图像处理的多样性特点。数字图像处理技术可以编写多样的算法，以不同的程序模式施加于数字图像技术上，根据实际需求对图像进行处理，因此最终获取的图像效果也截然不同。②图像处理精度高。应用数字图像处理技术处理的图像，其精度和再现性都提高了一个层次，尤其是在各种算法和程序的支撑下，进一步确保了计算的精度和正确性。③交叉融合了多门学科和新技术。数字图像处理的应用基础包含了众多学科和技术，其中数学和物理是关键，而通信、计算机、电子等技术则是确保其处理质量的关键技术。④数据处理量大[3]。图像本身就包含了大量的信息，数字图像处理技术可以更好地区分有用信息和冗余信息，从而获取处理的关键性信息。

浅谈数字图像处理中的图像分割技术

电大理工 2011年12月Study of Science and Engineering at RTVU. 第4期总第249期 浅谈数字图像处理中的图像分割技术 郑洪涛 朝阳广播电视大学（ 朝阳 122500 ） 摘 要 数字图像处理科学迅速发展并得到广泛应用。图像分割是其中重要的中间技术。它依托图像数字处理底层技术，为模式识别等高层应用服务。本文简要介绍了图像分割的概念范畴和常见的分割 技术的方法描述。掌握图像分割技术有助于系统理解数字图像处理技术的层次。 关键词 数字图像处理 图像分割 阈值 数字图像处理技术，简单地说就是借助计算机的帮助对数字图像进行特定算法运算处理来满足众多应用需要的技术。它涵盖了众多图像处理方式，图像分割是其中一项重要的技术环节。 1 图像分割的范畴 图像分割处理技术属于数字图像处理技术中的图像分析范畴，是图像分析的中间层处理技术。图像分割的目的是把经过底层处理的数字图像空间分成若干有意义的区域，后期的一些高层应用如模式识别等将在这些分割的区域基础上进行。分割的依据建立在这些由像素组成的区域满足相似性和非连续性的基本概念上。 2 图像分割的方法 图像分割一般没有唯一的、标准的分割方法，也没有规定分割成功的准则。一般从以下几方面分割、描述方法： 2.1 灰度阈值法实现图像分割 阈值法主要利用直方图，设定合适的阈值来分辨物体与背景。简单地说就是在图像的灰度值中选一合适的阈值，若小于阈值则判断为背景，若大于阈值则判断为物体。这种方法适合与物体和背景之间有明显区域分界且边界封闭的情况。亦即数字图像中物体与背景的灰度值有明显差异，可较好的分割物体与背景。 (1)整体阈值 就是对整幅图像选定一固定灰度值，以此去做图像分类找出图像的物体。在物体与背景单纯且亮暗分明下才会有较好效果。 (2)适应性阈值 在不同的区域有不同的阈值，即自适性阈值。 2.2 区域法实现图像分割 区域法实现分割是以某种规则为约束（如子区域全部像素灰度相同、子区域不重合且相连接等），直接找取区域的方式实现分割。 (1)像素类聚区域成长法 此方法从一种子（seed）像素开始，通过平均灰度、组织纹理及色彩等性质的检视，将具有类似性质的像素逐一纳入所考虑的区域中，使其逐渐成长，形成子区域的方法。这种方法实际应用中至少要考虑种子像素的选择和聚类的相似性选择等因素。 (2)区域分割与合并法 首先将图像分割成不重叠的区域或子图像，

浅述图像修复技术的发展

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/6318612451.html, 浅述图像修复技术的发展 作者：赵楠 来源：《科学与信息化》2019年第33期 摘要随着计算机科学技术的发展，计算机图像处理学科迅速成长，深入到各个领域。数字图像修复技术是近几年提出的一个具有挑战性的课题，在许多领域都得到了应用。本文通过对图像修复技术及方法的总结和展望，为进一步完善图像修復理论做准备。 关键词图像修复技术;偏微分方程的方法;纹理合成方法 1 图像修复技术的发展 数字图像修复是数字图像处理技术的一个重要分支，其主要工作原理是利用数字图像已知区域来修复未知区域，用前后帧的领域信息来填充未知的图像待修复区。数字图像修复的主要目的是使观察者无法察觉图像已被修改，或者使图像获得更好的视觉效果。图像修复方法可以应用于图像编码、图像修改、目标隐藏、图像传输、图像压缩等方面。 从图像修复的发展历史分析，图像修复方法是一项比较久远的技术，在很早的文艺复兴时期就出现了。战乱年代，由于珍贵的艺术品被多次易手，再经过长期的风化、油墨脱落，就难免有所损伤，人们为了保持作品的原有整体视觉效果，对艺术作品中丢失或损坏的部分进行修复。这种修复主要是由富有经验的人员采用手工方式直接在原始作品上进行处理，处理结果一旦形成就不可能再更改，稍有疏忽就将对珍贵的艺术品造成不可挽回的损失，因而具有相当高的风险。 数字图像修复方法的研究起源于20世纪的50年代初期，当时美国和苏联在太空争霸赛中首次用到了数字图像恢复技术。因为那时人类获得了大量有关地球和太阳系的图片，但是受当时的成像传感器和成像技术条件的限制，使得这些图片存在严重的退化变质现象。为了不让这些通过高科技手段得到的技术研究成果付之东流，人们迫切需要研发新的技术提高这些图片的质量，提取图像中的有用信息，数字图像修复技术就是在这样的背景下产生的。 由于数字图像恢复所处理的问题是一个病态的反问题，它设法用一个数学过程来描述，图像修复也无法表示出其逆过程，人们无法从最终的退化影像中获得准确的原始影像信息。如果破损区域较大，结构比较复杂，对它的修复将有更强的主观性，这时的各种预测只要在边界处能和已知数据吻合的上，就能构成一个成功的修复结果，这就表现出更强的病态性。因此，许多学者一直追求图像修复研究的有效方法。 当今世界日益数字化，图像修复已经成为信息技术领域的一个新的活跃研究方向，在图像处理、视觉分析、电影业等领域中具有极其广泛的应用。一些优秀的图像修复算法已经被集成

数字图像处理发展及现状

数字图像处理的发展及现状 网络092 张海波 0904681468 摘要： 简述了数字图像处理技术的发展及应用现状，系统分析了数字图像处理技术的主要优点，不足及制约其发展的因素，阐述了数字图像处理技术研究的主要内容和将来的研究重点，概述了数字图像处理技术未来的应用领域，并提出了该技术未来的研究方向。 关键词：数字图像；图像处理；现状与展望；计算机技术 1 前言： 图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理（Analog Image Processing）和数字图像处理（Digtal Image Processing）。数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以处理内容[1]。困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。数字图像处理技术主要包括如下内容：几何处理（Geometrical Processing）、算术处理（Arithmetic Processing）、图像增强（Image Enhancement）、图像复原（Image Restoration）、图像重建（Image Reconstruction）、图像编码（Image Encoding）、图像识别(Image Recognition)、图像理解（Image Understanding）。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科[2]，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。 2 数字图像处理技术发展： 数字图像处理技术使20世纪60年代随着计算机技术和 VLSY Very Large Scale Integration的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域，它在理论上和实际应用中都取得了很大的成就。 视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础[3]。早期图像处理的目的是改善图像质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片进行图像处理，如几何校正、灰度变换、去除噪声等，并考虑了太阳位置和月球环境的影响。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，为人类登月创举奠定了基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。 数字图像处理技术取得的另一个巨大成就是在医学上。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT

浅谈学习数字图像处理技术地认识

数字图像处理结课论文 ：X.X.X 学号：0.0.0.0.0.0.0.0专业：通信工程

浅谈学习数字图像处理技术的认识 摘要 数字图像处理技术是一门将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行 处理的技术。图像信息是人类获得外界信息的主要来源，因为大约有70%的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。i通过数字图像处理技术对获得的图像信息进行处理来满足或者实现人们的各种需要。从某些方面来说，对图像信息的处理甚至比图像信息本身更重要，尤其是在这个科技迅猛发展的21世纪。 Abstract Digital image processing technology is a keeper image signals into digital signals and processed by computer technology. Images are a major source of human access to outside information, because some 70% of information was obtained through human eyes, are the image information obtained by the human eye. By means of digital image processing technology to obtain image information processing to meet or achieve people's various needs.In some ways, image information processing even more important than the image itself, especially in the rapid development of science and technology of the 21st century. 关键词 数字图像、处理、应用 引言 经过一个学期的学习，我对数字图像处理技术有了一个更加深刻的了解，做了几次MATLAB数字信号处理实验，知道了如何利用MATLAB编程来实现数字图像处理技术的一些基本方法，以及如何使用PHOTOSHOP软件来做一些简单的图像处理。 本文主要研究数字图像处理的特点，数字图像处理的分类, 数字图像处理的容，数字图像处理的实例，数字图像处理的具体实验举例，以及数字图像处理技术在日常生活中的一点应用 一、数字图像处理的特点 1.0处理精度高 按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16 位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。试想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。

数字图像处理技术的研究现状与发展方向

数字图像处理技术的研究现状与发展方向 孔大力崔洋 （山东水利职业学院，山东日照276826） 摘要：随着计算机技术的不断发展，数字图像处理技术的应用领域越来越广泛。本文主要对数字图像处理技术的方法、优点、数字图像处理的传统领域及热门领域及其未来的发展等进行相关的讨论。 关键词：数字图像处理；特征提取；分割；检索 引言 图像是指物体的描述信息，数字图像是一个物体的数字表示，图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理，它是一门新兴的应用学科，其发展速度异常迅速，应用领域极为广泛。 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。 数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。 1数字图像处理的目的 一般而言，对图像进行加工和分析主要有以下三方面的目的[1]： (1)提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。如去除图像中的噪声，改变图像中的亮度和颜色，增强图像中的某些成分与抑制某些成分，对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。 (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机进行分析，例如，常用做模式识别和计算机视觉的预处理等。这些特征包含很多方面，如频域特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、纹理特性、形状/拓扑特性以及关系结构等。 (3)对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 2数字图像处理的方法 数字图像处理按处理方法分，主要有以下三类，即图像到图像的处理、图像到数据的处理和数据到图像的处理[2]。 （1）图像到图像。图像到图像的处理，其输入和输出均为图像。这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。 首先，各类图像系统中图像的传送和转换中，总要造成图像的某些降质。第一类解决方法不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减次要信息，提高图像的可读性，增强图像中某些特征，使处理后的图像更适合人眼观察和机器分析。这类方法就是图像增强。例如，对图像的灰度值进行修正，可以增强图像的对比度；对图像进行平滑，可以抑制混入图像的噪声；利用锐化技

浅谈数字图像处理技术的基本原理[1]

ＩＳＳＮ１００９－３０４４ ＣｏｍｐｕｔｅｒＫｎｏｗｌｅｄｇｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识。ｉ技术 Ｖ０１．６，Ｎｏ．６，Ｆｅｂｒｕａｒｙ２０１０，ＰＰ．１４５２—１４５３，１４６０ 浅谈数字图像处理技术的基本原理 潘振赣ｕ。龚声蓉１ （１．苏州大学计算机科学与技术学院，汀苏苏州２１５００６；２．苏州科技学院网络中心，江苏苏州２１５００９） Ｅ—ｍａｉｌ：ｅｄｕｆ＠ｃｃｃｃ．ｎｅｔ．ｃｎ ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｉｉｚｓ．ｎｅｔ．ｃｒｌＴｅｌ：＋８６—５５ｌ一５６９０９６３５６９０９６４ 摘要：原始资料因为时间原因变得模糊不清．人眼无法识别相关内容．把这些原始资料变为数字图象输入计算机，运用数字图象处理技术对这些数字图像进行去除噪声、增强、复原、分割等处理，将其还原达到人眼可以看清的效果，可以保存资料和进行历史研究。 关键词：识别；图象处理；去噪；增强：复原；分割 中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２０１０）０６一１４５２—０２ ＡＳｕｒｖｅｙｏｆｔｈｅＢａｓｉｃＰｒｉｎｃｉｐｌｅｓｉｎＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ＰＡＮＺｈｅｎ—ｇａｎ”．ＧＯＮＧＳｈｅｎｇ—ｒｏｎ９１ （１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｎｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｏｏｃｈｏｗＵＭｖｅｒｓｉＷ，Ｓｕｚｈｏｕ２１５００６，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｅｒｔｅｒｏｆＮｅｔｗｏｒｋ，ＳｕｚｈｏｕＵｍｖｅｍｉｔｙｏｆＳｃｉｎｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｕｚｈｏｕ２１５００９，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｆｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｃｏｎｔｅｎｔｓｏｆｂｌｕａ－ｙ，ＫＯＵＴＣＣｍａｔｅｒｉａｌｓａｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｆｏｒｎａｋｅｄ ｅｙｅ ｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙ．ｉｔｉｓｆｅａｓｉｂｌｅｔＯｐｒｅｓｅｒｖｅｔｈｅｍａｔｅｒｉ—ａｌｓａｎｄｃａｒｒｙＯＵｔｈｉｓｔｏｒｙｒｅｓｅａｒｃｈｂｙｉｎｐｕｔｔｉｎｇｔｈｅｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｓｏｆｓｏｕｒｃｅｍａｔｅｒｉａｌｓｉｎｔｏａｃｏｍｐｕｔｅｒ，ｄｉｓｐｏｓｉｎｇｔｈｅｉｍａｇｅｓｗｉｔｈｔｈｅｔｅｃｈｎｏｔ—ｏｇｙｏｆｎｏｉｓｅｒｅｍｏｖａｌ，ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ，ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ，ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｒｅｖｅｒｔｉｎｇｔｈｅｍｔＯｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｄｅｎｔｉｆｆ；ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｎｏｉｓｅｒｅｍｏｖａｌ；ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ；ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ 一些历史档案和资料具有很高的研究价值，对于研究该地区当时的经济和文化背景有很大的作用，但是因为年代久远．其纸质或布质的材质冈为时间原因，使得写在上面的图案和义字资料都模糊不清，有砦肉眼已经很难分辨出具体内容，对于历史和研究都是很大的损失，用数码相机将这些纸质或布质材质的资料拍摄下来输入计算机，将原始的资料变为数字图象，再用数字图象处理的方法将其处理还原，以达到人眼可以看清内容，进行研究的效果。 用计算机进行图像处理的前提是图像必须以数字格式存储到计算机中，以数字格式存放的图像称为数字图像（ｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅ）。数字图像处理（ｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ），就足利用计算机对数字图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取等理论、方法和技术，将原始资料清晰化，改善图象的质量，使人的肉眼可以看清这些图象，从而得以保存和研究的目的。由于图像处理是利用计算机硬件和软件实现的．因此也被称为计算机罔像处理（ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）。 数字图象处理一般有两种基本的方法：一种方法是在图象的空间域中处理．即红罔象空间中对图象本身直接进行各种处理优化，达到改善图象质量的目的；另一种疗法是把空间网象进行某些转化，从空间域转到频率域巾。再在频率域中进行各种处理，然后再变叫到图象的空间域，形成处理后的图象，从而达到改善图象质量的目的。 １去除噪声 原始实体资料变为数字图象在计算机中进行处理的时候，可能会产生各种各样的噪声，这些噪声可能是在进行数字转换过程中，因为输入设备的原因产生，也可能在对数字图象的处理中产生，噪声不一定是真实的声音，可以理解为影响人的视觉器官或系统传感器对所接收图象源信息进行理解或分析的各种因素。不同原因产生的噪声，其分布特性也不完全相同，根据噪声和信号的关系可将其分为两种形式：１）加性噪声，此类噪声与输入图象信号无关，含噪图象表示为ｑｘ，ｙ）＝ｇ（ｘ，ｙ）＋ｎ（ｘ，ｙ）；２）乘性噪声，此类噪声与图象信号有关，含噪图象表示为ｆ（ｘ，ｙ）＝ｇ（ｘ，ｙ）＋ｎ（ｘ，ｙ）ｇ（ｘ，ｙ）。噪声对罔象处理卜分重要，如果图象伴有较大噪声，它会直接影响到图象处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出的全过程甚至输出结果，因此。在进行数字图象处理的时候，首先需要对目标图象进行去除噪声的工作。 １．１均值滤波器 采用邻域平均法的均值滤波器适用于去除通过扫描得到的图象中的颗粒噪声。邻域平均法是空间域平滑技术。对于给定的图象ｆ（ｘ，ｙ）中的每个像点（ｘ，ｙ），取其邻域Ｓｘｙ，设Ｓｘｙ含有Ｍ个像素，取其平均值作为处理后所得图像像点（ｘ，ｙ）处的灰度。 １－２自适应维纳滤波器 它能根据图象的局部方差来调整滤波器的输出，局部方差越大，滤波器的平滑作用越强。它的最终目标是使恢复图像ｆ＾（ｘ，ｙ）与原始图像ｆ（ｘ，ｙ）的均方误差ｅ２＝Ｅ［（ｆｆｘ，ｙ）一ｆ＾（ｘ，ｙ））２１最小。 １．３中值滤波器 基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的ｒＩｉ值代换。其主要功能是让周嗣象索灰度值的差 收稿日期：２００９—１２—２７ 作者简介：潘振赣ｆ１９７６一），男，江苏兴化人，苏州科技学院工程师，苏州大学在职研究生，研究方向为模式识别，数字图象处理，龚声蓉（１９６６一）苏州大学计算机科学与技术学院教授，研究生导师。 １４５２－－人工■■夏识勇怕Ｅ术本栏目责任编辑：唐一东

图像处理技术的应用论文

图像处理技术的应用先展示一下自己用Photoshop处理的图片（做的不好望见谅）

摘要：图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状，列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素，同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。 关键字：图像处理发展技术应用 1.概述 1.1图像的概念 图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统，也就是从图像中获得，即我们平常所熟知的照片，绘画，动画。视像等。 1.2图像处理技术 图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换，主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。 1.3优点分析 1．再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。 2．处理精度高。按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。 3．适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。 4．灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 2.应用领域 2.1图像技术应用领域

数字图像修复技术的研究与应用

西安建筑科技大学硕士学位论文 数字图像修复技术的研究与应用 专 业：信号与信息处理 硕 士 生：李苏莉 指导教师：王慧琴 教授 摘要 数字图像修复可以对局部区域内有数据丢失或损坏的数字图像按照某种特定规则进行修复，使其恢复图像的完整性。该技术在修复文物字画、修复由网络传输等原因引起的残缺图像、去除图像及视频中的文字和划痕、以及移除图像中的目标物等方面得到广泛应用。 本文概述了数字图像修复技术的基本原理和研究现状，分析了多种典型的数字图像修复算法的优缺点及其适用范围。在此基础上，提出了两种数字图像修复算法： (1) 基于p-Laplace算子的CDD图像修复算法。该算法利用图像的局部正交坐标系，分析其扩散能力。利用了p-Laplace算子的可变参数p值介于1与2之间时既能克服由CDD模型引入的阶梯效应，又能杜绝由调和模型引入的边缘模糊的优点来填充受损区域，采用半点差分格式，设计图像修补的数值算法。该算法主要修复有划痕的旧照片和被文字覆盖的图像。仿真实验表明，该算法能快速收敛，图像边缘过渡更加自然，修复效果得到改善。 (2) 自适应模板的图像修复算法。该算法在进行搜索匹配时采用自适应模板，即匹配模板的大小可根据图像的局部块均匀度而自适应地变化；在更新置信度时，为了避免“累计误差”导致错误匹配的持续发生，取“累计误差”的双曲正切函数作为更新后的置信度，从而可以截断错误匹配。仿真实验结果证明，该方法比基于样本的图像修复方法能更好地修复图像边缘和复杂纹理，减少了因“累计误差”而产生的“垃圾物”。 关 键 词：数字图像修复；曲率驱动扩散；p-Laplace算子；块均匀度；置信度； 优先值

数字图像处理技术的现状及其发展方向

数字图像处理技术的现状及其发展方向 人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界。约有75％的信息是通过视觉系统获取的。数字图象处理是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术，上世纪20年代Bartlane 电缆图片传输系统(纽约和伦敦之间海底电缆)传输一幅图片所需的时间由一周多减少到小于3个小时；上世纪5O年代，计算机的发展，数字图像处理才真正地引起人们的巨大兴趣；1964年，数字图像处理有效地应用于美国喷气推进实验室(J.P.L)对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片的处理；但是直到上世纪六十年代末至七十年代初，由于离散数学理论的创立和完善，使之形成了比较完整的理论体系。成为一门新兴的学科。数字图像处理的两个主要任务：如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析；对图像数据进行存储、传输和表示，便于计算机自动化处理。图像处理的范畴是一个受争论的话题，因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。 1．数字图像处理主要技术概述 不论图像处理是基于什么样的目的，一般都需要通过利用计算机图像处理对输入的图像数据进行相关的处理，如加工以及输出，所以关于数字图像处理的研究，其主要内容可以分为以下几个过程。图像获取：这个过程基本上就是把模拟图像通过转换转变为计算机真正可以接受的数字图像，同时，将数字图像显示并且体现出来(例如彩色打印)。数据压缩和转换技术：通过数据压缩和数据转换技术的研究，减少数据载体空间，节省运算时间，实现不同星系遥感数据应用的一体化。图像分割：虽然国内外学者已提出很多种图像分割算法，但由于背景的多变性和复杂性，至今为止还没有一种能适用于各种背景的图像分割算法。当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。图像校正：在理想情况下，卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度；而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性(反射率和发射率)有关，使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异，从而区分地物目标。图像复原：以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量表达与描述，图像分割后，输出分割标记或目标特征参数；特征提取：计算描述目标的特征，如目标的几何形状特征、统计特征、矩特征、纹理特征等。图像增强：显示图像中被模糊的细节，或是突出图像中感兴趣的特征。图像识别：统计模式识别、模糊模式识别、人工神经网络等。 2.数字图像处理设备研究 通常，要把模拟图像转化为数字图像，需要用到相应的一些图像数字化设备。常见的数字化设备有数字相机、扫描仪、数字化仪等。一般来说，图像的数字化包括采样和量化两个过程。图像在空间上的离散化称为采样。用空间上部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。模拟图像经过采样后，离散化为像素。但像素值(即灰度值)仍是连续量。把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。通常来说，采样点数越多，图像质量越好，但占空间大。当图像的采样点数一定时，量化级数越多，图像质量越好。数字图像处理系统由图像数字化设备、图像处理计算机和图像输出设备组成。 为完成上述功能，图像数字处理系统应当包含以下五个组成部分：1)采样孔；2)图像扫描机构；3)光传感器；4)量化器：将传感器输出的连续量转化为整数值；5)输出存储装置。 3.数字图像处理的应用领域研究 目前，数字图像处理主要被应用在以下几个方面：通信：图象传输，电视电话，HDTV 等；生物特征识别：基于生理特征的身份识别：指纹、人脸、虹膜等，基于行为特征的身份识别：步态、语音等，可以用于安保、视频监控等；光学字符识别：印刷体识别(例如：扫描识别软件)，手写体识别(例如：手机手写字符识别)；宇宙探测：星体图片处理；遥感：地形、地质、矿藏探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，自然灾害预测，环境污染的

数字图像修复技术在文物保护中的应用

数字图像修复技术在文物保护中的应用 【摘要】当今信息化的时代，计算机技术的快速发展，极大的促进了社会的进步。文物保护在文艺复兴时期就已经开始，对文物进行修复对当时的修复工作者提出了巨大的技术要求，稍有疏忽便会造成巨大的损失。随着科学技术的进步，数字成像技术逐渐应用到文物保护当中来，许多有价值的文物因此得到保护。本文将重点论述数字图像修复技术在文物保护中的应用，针对数字图像修复文物虚拟图片的概念及意义进行讲述，同时为大家呈现运用数字图像修复技术保护文物的历史和方式方法，最后还将展现这一前沿科技在实际实践当中的运用，展示数字图像修复技术在文物保护当中的巨大作用。 【关键词】数字图像;文物保护;虚拟修复;计算机技术 当今信息化的时代，计算机技术的快速发展，极大的促进了社会的进步。目前，数字图像随处可见，随着数码相机、数字摄像机等设备的发展，越来越多的实体被转化为数字图像，这些图像经过计算机的加工、创造与设计，最后在多种媒体上展示给人们。 同时，文物实体修复的研究和应用已经非常普遍，文物是人类在历史发展过程中遗留下来的产物，它从不同程度上反映了人类社会生活的状态，是人类研究自身文化进步的宝贵遗产。 但是，经过历史的侵蚀，遗留下来的文物并不是所有的都会完整的保留下来，很大一部分信息都会在历史的冲刷中丢失。文物修复贯穿整个文物的研究和交流，经过文物修复可以满足文物研究和保护的需求，也更能满足文物观赏上的视觉要求。文物修复和图像修复存在共性，早期文艺复兴时期艺术品的修复就是运用图像修复对文物进行还原。 当今世界，结合数字图像修复技术，可以将文物领域的修复通过计算机在电脑上实现虚拟修复。这一项应用在国内都处于起步阶段，本文也将首先这一技术概念与意义，方式方法以及技术运用进行一些论述。 一、数字图像文物虚拟修复的概念和意义 “基于数字图像修复技术的文物虚拟修复技术就是针对文物数字图像损失和损坏的部分，利用现存的图像信息，按照一定规则对其进行修补，其目的是恢复已有信息损的图像，使修补后的数字图像接近或者达到原图视觉效果”。[1]我们没有足够的信息能够保证被损毁的部分能够被完整的正确的修复，只能从人类心理这一角度进行完善，提出各种可能的方案来处理这个问题。 在文物领域，由于很多不可抗拒的因素，出土时期的文物不可避免会存在一些物理或者化学上的反应，致使文物无法完整的呈现在我们的面前，文物的缺失和不完整，极大的影响了文物的交流和欣赏。长期以来，文物的修复都是通过文

数字图像处理文献综述

数字图像处理技术综述 摘要：随着计算机的普及，数字图像处理技术也获得了迅速发展，逐渐走进社会生产生活的各个方面。本文是对数字图像处理技术的一个总体概述，包括其内涵、优势、主要方法及应用，最后对其发展做了简单的总结。 关键词：数字图像、图像处理技术、处理方法、应用领域 Overview of digital image processing technology Abstract: With the popularization of computer, digital image processing technology also won the rapid development, and gradually go into all aspects of social life and production. This paper is a general overview of the digital image processing technology, including its connotation, advantage, main method and its application. And finally, I do a simple summary of the development. Keywords: digital image, image processing technology, processing method, application field

前言： 图像处理技术被分为模拟图像处理和数字图像处理两大类。数字图像处理技术一般都用计算机处理或实时的硬件处理，因此也称之为计算机图像处理[1]。而时至今日，随着计算机的迅速普及，数字图像处理技术也飞速发展着，因为其用途的多样性，可以被广泛运用于医学、交通、化学等各个领域。 一、数字图像处理技术的概念内涵 数字图像处理技术是指将一种图像信号转变为二进制数字信号，经过计算机对而其进行的图像变换、编码压缩、增强和复原以及分割、特征提取等处理，而高精准的还原到显示器的过程[2]。在数字图像处理中，图像被分割成像素（每英寸的像素的数目取决于图像的分辨率） [7].可以说图像处理是对图像数据的一种操作或者运算，一般是由计算机或者专用图像处理硬件来实现的。我国常用的数字图像处理技术主要有两种，一种是光学处理法，一种是数字（电子）处理法。当前，数字图像处理技术已经逐步完善。数字图像处理技术与人们的生活紧密相关，如常用的数字电视、数码照相机、数码摄像机等所输出的图像都是数字图像，即数字像处理技术的成果。目前数字图像处理已发展成为信息处理技术的一个综合性边缘学科，成为了信息处理的一个重要的学科分支，并与相关学科相互联系、相互交叉。如计算机图形学、模式识别、计算机视觉等学科的研究内容均与图像电信号转变、图像数据描述、图像信息输出等有关，所以，它们之间各有侧重而又相互补充，并在各项新理论、新技术的支持下得到了长足发展[3]。 数字图像处理最早出现于20世纪70年代，当时是以人为对象的，为了改善图像的视觉效果。到目前为止，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科[4]。而它发展至今，在原有的基础上又有了新的技术支持，已经逐渐覆盖至方方面面，在各个学科都有着难以忽视的作用。 二、数字图像处理技术的优势 数字图像处理技术之所以发展如此迅速，是因为它具有许多的优点，可以带来极大便利，而这些优点也使得数字图像处理的应用越来越广泛。 第一，再现性好。数字图像处理技术不会因对图像进行的变换操作而导致图像质量退化，数字图像能始终保持图像的再现[3]； 第二，处理精度高。数字图像处理的是由计算机进行的，因而可以处理极高精度的数据，而且精度可以随着计算机计算能力的增强而增加。可以快速准确地拍摄照片，可以精确测量数百万像素的强度[8]；