謝瓊 張紅英　彭博

摘要：圖像修復(fù)是一種去除圖像中多余可視物體并用合理的紋理填充未知區(qū)域的技術(shù)。針對Criminisi等人提出的基于樣本的圖像修復(fù)算法在尋找匹配塊時存在的一些不足，提出一種基于模式相似性的修復(fù)算法。該算法使用樣本紋理的亮度變化和空域特性作為尋找匹配模塊的約束條件。實驗結(jié)果表明該方法在修復(fù)強結(jié)構(gòu)紋理圖像時有很好的效果。

關(guān)鍵字：圖像修復(fù)算法； 圖像補全； 模式相似性； 匹配模塊

中圖分類號：TN919?34 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1004?373X（2013）02?0094?03

近年來，隨著多媒體和通信技術(shù)的發(fā)展與進步，數(shù)字圖像處理技術(shù)也在數(shù)字產(chǎn)品中得到了廣泛應(yīng)用。但是經(jīng)常會碰到圖像上信息缺損的現(xiàn)象：破損或劃痕圖像；去除圖像上多余物體或文字留下的未知空白區(qū)域；在數(shù)字圖像的處理和傳輸?shù)冗^程中，因信息丟失所留下的信息缺損區(qū)等[1]。圖像修復(fù)技術(shù)是由圖像的已知鄰域信息來預(yù)測待修復(fù)區(qū)域內(nèi)信息的過程，從而達(dá)到在人眼主觀系統(tǒng)可以接受的條件下恢復(fù)出原始未失真或符合人類視覺要求圖像的目的。目前，數(shù)字圖像修補技術(shù)可以分為以下幾類[2]：第一類是變分PDE（Partial Differential Equation，PDE）修補技術(shù)；第二類是基于紋理合成的修補技術(shù)；第三類是基于稀疏重構(gòu)的圖像修補技術(shù)；第四類是其他修補技術(shù)。變分PDE修復(fù)模型就是將圖像修復(fù)過程轉(zhuǎn)化為一系列的偏微分方程或能量泛函模型，然后對該模型求解，最終達(dá)到修復(fù)的目的。Bertalmio，sapiro，easelles等借助于PDE模仿手工修復(fù)過程，采用迭代和擴展2種算法沿等照度方向由粗到精的向破損區(qū)域內(nèi)擴散[3]。

T.Chan和J.Shen建立了能量最小化的修復(fù)模型即整體變分模型（Total Variation，TV），取得了良好的效果[4]。T. Chan和J.Shen又提出了曲率推動擴散的修復(fù)模型（Curvature Driven Diffusion，CDD）[5]，該模型增加了一個曲率項來滿足“連接性準(zhǔn)則”。

有關(guān)稀疏表示的圖像修復(fù)方法如：Fadili等采用稀疏表示進行圖像修復(fù)和放大[6]；Mairal等采用K?SVD訓(xùn)練彩色圖像得到學(xué)習(xí)字典進行彩色圖像去噪和修復(fù)[7]。

Xu等同時考慮了圖像的結(jié)構(gòu)和紋理信息，提出了基于塊結(jié)構(gòu)稀疏的修復(fù)模型[8]。Peyre利用從一些樣本中通過機器學(xué)習(xí)推理而來的字典修復(fù)圖像，能較好的修復(fù)紋理圖像[9]。

基于紋理合成技術(shù)簡單來說既是根據(jù)圖像的紋理特征，選取大小合適的紋理塊，生成具有同樣效果的新的紋理，用來修復(fù)圖像中的紋理區(qū)域。

Criminisi等提出的基于樣本的修復(fù)方法在時間和視覺上優(yōu)先于基于非紋理的修復(fù)方法等其他算法[10]，但是由于其算法的特殊性，在修復(fù)強結(jié)構(gòu)紋理圖像時，修復(fù)結(jié)果會出現(xiàn)明顯的結(jié)構(gòu)不連續(xù)現(xiàn)象。

本文在Criminisi工作的基礎(chǔ)上，為了取得精確的匹配塊，引入了一種新的約束條件：

（1）引入樣本紋理的亮度變化來獲得有效樣本。

（2）紋理塊的空域特性被認(rèn)為是一個隱式約束條件，該條件滿足許多真實的場景。實驗證明該方法可以得到良好的修復(fù)結(jié)果。

3 實驗結(jié)果及分析

實驗環(huán)境是PIV2.66G CPU，2 GB內(nèi)存。表1為試驗中的各參數(shù)的設(shè)置。表2為實驗結(jié)果的客觀評價比較，從中可以看出本文算法的PSNR值高于Criminisi算法，從而得出本文優(yōu)于原始算法。圖2（a）為待修復(fù)圖像模版，圖2（b）為原始的Criminisi算法結(jié)果，圖2（c）為尋找搜索范圍為待修復(fù)點周圍80個像素結(jié)果，圖2（d）為本文算法。從圖中結(jié)果可以看出（a），（b）中的邊緣（屋頂邊緣）有不連續(xù)的情況，而本文的算法對于結(jié)構(gòu)紋理起到了很好的修復(fù)效果。

4 結(jié) 語

通過分析Criminisi算法，找出Criminisi算法的缺點，提出一種改進的算法進行修復(fù)。在尋找匹配塊時引入兩個約束條件：

（1）引入樣本紋理的亮度變化來獲得有效樣本；

（2）紋理塊的空域特性被認(rèn)為是一個隱式約束條件。

在實驗中，通過比較提出算法與傳統(tǒng)算法證明了該算法的有效性。該實驗中，參數(shù)如窗口大小等通過經(jīng)驗確定。在未來的工作中，應(yīng)該建立一個方法來確定最優(yōu)參數(shù)。

參考文獻

[1] 張紅英.數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)的研究與應(yīng)用[D].成都：電子科技大學(xué)，2006.

[2] 張紅英，彭啟琮.數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)綜述[J].中國圖象圖形學(xué)報，2007，12（1）：23?45

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