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        計算機圖像修復(fù)技術(shù)

        2013-08-14 02:13:48徐冬青
        計算機光盤軟件與應(yīng)用 2013年10期
        關(guān)鍵詞:修復(fù)技術(shù)

        徐冬青

        摘 要:隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,當今的時代已經(jīng)是一個網(wǎng)絡(luò)的時代,而這一時代最為基本的工具就是計算機,計算機的使用已經(jīng)遍及了人們的學(xué)習(xí)和生活當中,成為人們?nèi)粘I钪兴豢苫蛉钡挠闷?。計算機也成為圖像存儲的主要工具,給圖像的保存帶來了極大的方便,但是,存儲在計算機中的圖像可能會因為各種各樣的因素而遭受損壞,所以,圖像的修復(fù)技術(shù)就顯得尤為重要了。本文首先對計算機修復(fù)這一較為抽象的概念進行了簡單的描述,在此基礎(chǔ)上,分析介紹了目前較為廣泛使用的計算機圖像修復(fù)技術(shù)。

        關(guān)鍵詞:計算機圖像;修復(fù)技術(shù);問題描述;技術(shù)介紹

        中圖分類號:TP391.41

        計算機存儲的信息在各種因素的作用下可能會被破壞,一旦信息缺失,將會造成圖像的無法解讀,圖像的修復(fù)技術(shù)的研究可以將原本被破壞的圖像恢復(fù)到其最初的面貌,能夠?qū)⒖瞻椎男畔⒔o找回,從而恢復(fù)圖像的完整面貌。這一技術(shù)在電影的特技和文物的保護上能夠起到舉足輕重的作用,因此,這是當今的一個研究熱點,圖像的產(chǎn)生也就意味著圖像修補技術(shù)的必要性,而該技術(shù)將會不斷發(fā)展。

        1 計算機圖像修復(fù)的描述

        對于計算機的圖像修復(fù)技術(shù),如果從數(shù)學(xué)的角度進行分析,那么可以較為簡單地用區(qū)域的概念來闡述,在某一個區(qū)域內(nèi),某部分的信息是殘缺的,而其它的信息則是已知的,要根據(jù)現(xiàn)有的已知信息將殘缺部分的信息找回,從而使其恢復(fù)到原先的狀態(tài)或者是接近原先的圖像。但是,如果想要將圖像修復(fù)到和殘缺之前一模一樣,就需要足夠并且準確的信息量,然而,實際中所殘缺的各種圖像,有些的殘缺程度往往非常嚴重,所以,很難保證所被修復(fù)的圖像和原先的圖像時沒有任何差別的,按照目前的修復(fù)技術(shù),所能夠保證的只是最大程度地將其修復(fù)到和原圖像接近。因此,在這種現(xiàn)狀下,研究者提出了各種假設(shè),針對圖像修復(fù)這一問題,還需要不斷地研究和探索,不斷地提高圖像修補技術(shù)的功能,從而在圖像缺失嚴重的情況下,也能夠較為準確地恢復(fù)圖像的缺失和損壞部分。

        2 計算機圖像修復(fù)技術(shù)介紹

        2.1 O live ira技術(shù)

        在該技術(shù)的使用下,計算機在處理損壞的圖像時,并不能夠非常準確地恢復(fù)原本的圖像,因為殘缺的圖像所缺失的部分可能程度較大,而且它可能和任意空間出現(xiàn)斷絕,因此在采樣技術(shù)的作用下,它是將斷裂缺失的部分自動修復(fù),缺乏一定的精準性,只能夠最大程度地和原圖像接近。為了使得被修復(fù)的圖像的精確度得到提高,應(yīng)該將要處理的圖像盡可能地縮小其區(qū)域范圍,圖像的區(qū)域范圍越小,那么修復(fù)的結(jié)構(gòu)就越為科學(xué)合理而且更加精確。

        在圖像的區(qū)域縮小之后,通過采用接近的模型,在以往經(jīng)驗的總結(jié)的基礎(chǔ)上,對殘缺的圖像進行定位,從而找出缺失的信息。這種圖像修復(fù)技術(shù)的使用前提是,人們的視覺是存在一定的誤差的,不能夠通過肉眼觀察出極為細小的差別,正是這一前提的存在,所以允許被修復(fù)的圖像的模糊區(qū)域存在。該算法下的被修復(fù)的圖像雖然比較粗糙,不能保證較高的精確度,但是它有一個很大的優(yōu)點,就是簡單迅速,在時間上比較緊迫,并且需要修復(fù)的圖像不需要太高的精確度時,這種算法是較為有利的。

        2.2 基于徑向基函數(shù)的圖像修復(fù)技術(shù)

        這種圖像修復(fù)技術(shù)建立在三維曲面的重建問題上,在曲面重建中,徑向的基函數(shù)具有足夠的優(yōu)勢,而這一優(yōu)勢可以應(yīng)用在圖像修復(fù)中,并且取得了較好的效果。在徑向基函數(shù)的原理下,該算法在計算過程中,對各分散的點進行采樣,在采集到一定的點數(shù)之后,構(gòu)建出連續(xù)函數(shù),只要對構(gòu)建出的函數(shù)進行再次的采樣工作,就可以將破損的區(qū)域找出并恢復(fù)。

        計算機的圖像修復(fù)就是基于這一原理上進行的,這種算法處理的圖像,具備一定的科學(xué)合理性,并不是胡亂將缺失的信息補全,而是通過對所要修復(fù)的圖像,根據(jù)已有的信息進行樣點的采集,以這些樣點為基礎(chǔ),構(gòu)建連續(xù)函數(shù),從而補全圖像。該計算方法的優(yōu)點在于,它能夠突出該信息的典型特點,從而構(gòu)建出較為合理和準確的圖像,它不僅僅計算速度快捷靈敏,而且對于缺失區(qū)域較大的圖像的修復(fù)也能取得較好的效果,和第一種方法計算方法相比,明顯具備更大的優(yōu)勢,對于殘缺的圖像,具備穩(wěn)定的修復(fù)功能。

        2.3 基于紋理合成的圖像修補技術(shù)

        基于約束和紋理合成的圖像修補技術(shù),這種算法極大地限制了錯誤率,提高了修復(fù)速度和精確性,并且分割的效果比較好,而且處理的破損區(qū)域更大。該技術(shù)的應(yīng)用有其針對的范圍,在圖像給定的條件下,通過算法是使用,對其設(shè)立對應(yīng)的約束條件。在這一基礎(chǔ)上,需要圖像的樣本紋理才能夠完成,所采集的樣本信息比較繁多,所以要對其進行篩選,在篩選完之后,將選出的信息綜合處理,在圖像的合理分割的算法上,對原先的圖像進行處理,這一處理過程中,必須保持圖像的平滑性,否則,就會無法完好地恢復(fù)圖像。

        在該種修補技術(shù)下,經(jīng)過一系列的處理過程,所得到的圖像時較為令人滿意的,除了圖像的準確度和精確度得到了保證外,其圖像的修補速度也是非常迅速的,在較為緊急的情況下,也能夠?qū)D像修補到所要求的程度。這種算的前提是要選定一個采樣的區(qū)域,而這一區(qū)域的選擇是科學(xué)合理的,選擇好區(qū)域之后,自然能夠縮小圖像修補的范圍,將錯誤率在一定程度上控制到最低。在紋理的采樣之后,則是對圖像的分割處理,在這種技術(shù)下,能夠最大程度地保持圖像原先的平滑性,不會給人過于突兀的視覺感官效果,使得人們在視覺上能夠更好地接受,并且還極大提高了圖像的連續(xù)平滑性,圖像的匹配性也能夠達到修補的要求。

        2.4 其它圖像修復(fù)技術(shù)

        除了上述兩種修復(fù)技術(shù)以處,還有一些其它圖像修復(fù)方法被提出并使用,例如,整體變分方法在擴散過程中考慮了輪廓的幾何信息,可以處理較大的區(qū)域但邊界處往往很模糊。非線性擴散圖像修補算法能夠達到非常好的修補效果,而且該算法的收斂速度是其它算法所不能夠媲美的,因此,其應(yīng)用也是較為泛的。近年來,由霍星等人提出的基于連分式的圖像修復(fù)方法,在用于數(shù)字圖像的修復(fù)方面也是十分有效的,該算法因為數(shù)學(xué)公式的引用的特殊性,使其對數(shù)字方面的圖像修復(fù)有著重要的作用,并且也取得了較為不錯的結(jié)果。

        偏微分方程的方法可以針對用戶需指定需要修復(fù)的區(qū)域進行修復(fù),該算法用保證邊緣處的邊界連續(xù),但是,該方法有一個明顯的缺點,及時其計算的穩(wěn)定性不強,這樣就無法很好地保證圖像的修復(fù)質(zhì)量。圖像修補技術(shù)人員在偏微分方程的方法下,需要指等待被修復(fù)的圖像區(qū)域,并將圖像分為典型的3個獨立的通道,繼而,算法將每個通道需要修補的區(qū)域邊界的等值線沿著中間部分擴散。

        3 結(jié)束語

        圖像的意味著圖像修補技術(shù)的出現(xiàn),圖像修補技術(shù)的起步較晚,但是發(fā)展極為迅速,隨著科技的發(fā)達,計算機在圖像修補中得到了廣泛的應(yīng)用。圖像修補技術(shù)的應(yīng)用給一些電影視頻的制作等工作帶來了極大地方便,在該技術(shù)下,有殘缺的圖像能夠自動找回所丟失或者損壞的信息,從而保證圖像的完整性,有利于對相關(guān)圖像的研究工作,由此可見,其重要性以及實用性是不言而喻的。目前該技術(shù)雖然取得了較大的突破,但是依然存在一些不足之處,因此還需要不斷地研究和創(chuàng)新,爭取更大的進步。

        參考文獻:

        [1]胡正平,劉文,許成謙,李杰.局部自適應(yīng)學(xué)習(xí)基稀疏約束結(jié)合信息優(yōu)先權(quán)選擇擴散的迭代圖像修復(fù)算法研究[J].儀器儀表學(xué)報,2010(03).

        [2]彭坤楊,董蘭芳.一種基于圖像平均灰度值的快速圖像修復(fù)算法[J].中國圖象圖形學(xué)報,2010(01)

        [3]王書文,駱巖紅,黃偉,楊筱平,賈建芳.敦煌壁畫數(shù)字圖像修復(fù)中遇到的挑戰(zhàn)[J].西北民族大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2009(02).

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