一种改进的数字图像修复算法

一种改进的数字图像修复算法

作者：张颖沈维燕

来源：《电子世界》2013年第14期

【摘要】本算法建立的基础是Markov随机场模型。优先处理待修复区域边界点并对相邻区域的像素点进行权值处理，通过此番工作能够较好的保持图像自身原本的边缘特性，同时还可以兼顾到图像的细节纹理方面以及结构信息方面，进一步的避免了以往算法中的模糊问题，使得在面对破损区域较大的图像修复问题时也可以取得很好的修复效果。

【关键词】图像修复；优先权；权值

本文所说的数字图像修复算法与以往传统算法相比，其优点是能够较好的避免在以往算法中所存在的模糊问题。其建立基础是Markov随机场模型，在此模型的基础上通过对纹理合成技术的运用，优先处理待修复区域的边界点，对于图像的细节和结构等也做到了较好的处理，因此在面临存在很大破损区域的图像修复时，也能做到很完美的修复。

如图1所示，对于图像，为待修复区域，其内的像素点为待修复像索点，为待修复区域的边界，其上的像素点为边界像素点，除此之外，其余的完好的像素点我们称为己知像素点。为图像修复过程中搜索最佳匹配邻域的采样区域。

1.修复算法

修复算法的步骤大致可以分为六步，具体实施方法描述如下：

（1）计算待修复区域边界各个像素点的优先权，并将数据存入优先权数组中。

（2）假设像素点为优先权最高的像素点，则其邻域大小为，依据在采样区采样，在定义的数组中记录所找到的候选匹配邻域的位置。

（3）找出最佳匹配邻域。采用颜色与结构的差异法，可以计算出我们所要获得的最佳匹配邻域与各个候选邻域的相似度，则相似度最高的即为。

（4）获取的中心像素点的颜色数据，并将数据赋值给边界像素点。

（5）对边界像素点的优先权进行维护和更新工作。

（6）自步骤（2）开始进行再次的修复工作，直到待修复图像完全修复好为止。

以上所提到的修复算法，其关键点是如何确定边界点像素点的优先权。

通常情况中，我们一般是通过行顺序的扫描方式进行纹理的合成处理工作，但是此种方式对于图像的修复确是不合适的。就具体情况而言，大多数自然图像的破损区域并不是单一一种纹理区域，通常是覆盖多种不同的纹理区域的，而且在多个不同的纹理区域间有着明确的可以区分的边缘。在这种情况下，假设仍然采用行顺序扫描方式进行简单的处理就很难顾及到边缘的区域，从而导致在图像的修复过程中出现明显的填补错误。针对此种问题，本文在图像修复处理工作中采用了一种更有效的修复顺序，具体如下所述：

如图1所示，为了能够确保离完好区域比较近的像素点的最先修复，我们采用从待修复区域的边界外围开始逐步向区域内部扩散的方式来进行修复，将包围圈逐渐的缩小，同时为了确保图像的纹理结构等信息，在此算法中采用的是根据边界像素点优先权来决定各像素点的修复顺序的方式。

边界像素点优先权的确定方法具体如下：

伴随着待修复区域内部的逐渐深入，置信度值也相应的逐渐降低，而由于置信度值变小，优先权也相应的减小，从而确保了从待修复区域外围向内部逐渐扩散的修复顺序。而表示的是点周围的可靠信息量，应当优先填充已知信息比较多的区域。

2.算法的实验结果与分析

在验证本算法时，所输入的破损图像中需要修复的破损区域以及需要移除的区域都已经在图像中标注了出来，之后将由程序对待修复区域进行修复处理工作。

图2所展示的是修复纯纹理图像对纯纹理图像。从破损图与修复图的对比结果来看，本算法很好的将破损区域周围的有效的纹理及结构信息延伸到了破损区域里面，修复结果连续不突兀。图3所展示的是修复有明显划痕的旧照片。因为本算法在计算运行过程中能够充分照顾到图像的边缘的具体特征，因此能够使得修复结果更加的自然光滑。

参考文献

[1]孙即祥.图像处理[M].北京：科学出版社，2004.

[2]姚哗，韦冰.图像修复技术研究进展[J].企业技术开发，2007，26（4）：7-10.

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[4]陈刚，等.基于偏微分方程的图像处理[M].北京：高等教育出版社，2004.

注：中国高等教育学会“十二五”教育科学规划（编号：11YB071）。