毕业论文:正文
学生姓名:何文俊 定稿时间:2012-05-24
参考文献
[1] Bertalmio M,Sapiro G,Caselles V,et al. Image inpainting [C]// Proceedings
of SIGGRAPH. New York,USA:ACM,2000:417-424.
[2] Bornemann F,Marz T. Fast image inpainting based on coherence transport [J].
Journal of Mathematical Image and Visual,2007,28(3):259-278. [3] Tschumperle D,Deriche R. Vector-valued image regularization with PDE’s:
a common framework for different applications [C]// Proceedings of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Madison,USA:University of Wisconsin,2003:651-656.
[4] Ballester C,Bertalio M,Caselles,V,et al. Filling-in by joint interpolation of
vector fields and gray levels [J]. IEEE Transactions on Image Processing,2001,10(8):1200-1211.
[5] Chan T,Shen J H. Euler’s elastica and curvature based inpainting [J]. SIAM
Journal on Applied Mathematics,2002,62(3):1019-1043.
[6] Shao X W,Liu Z K,Song B. An adaptive image inpainting approach based on
TV model [J]. Journal of Circuits and Systems,2004,9(2):113-117. [邵肖伟,刘政凯,宋壁. 一种基于TV模型的自适应图像修复方法[J]. 电路与系统学报,2004,9(2):113-117.]
[7] Ding W. One class of nonlinear diffusion equation and its application in image
inpainting [J]. Journal of Shanghai Jiaotong University,2004,38(1):153-156. [丁雯. 一种非线性扩散问题及其在图像修复中的应用[J]. 上海交通大学大学学报,2004,38(1):153-156.]
[8] Drori I,Cohen-Or D,Yeshurun H. Fragment-based image completion [J].
ACM Transactions on Graphics,2003,22(3);303-312.
[9] Jia J,Tang C K. Inference of segmented color and texture description by
tensor voiting [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Itelligence,2004,26(6):771-786.
[10] Sun J,Yuan L,Jia J,et al. Image completion with structure propagation [J].
ACM Transactions on Graphics,2005,24(3);861-868.
[11] Chen R H,Wen Y,Yip A M. A fast optimization transfer algorithm for image
inpainting in wavelet domains [J]. IEEE Transactions on Image Processing,2009,18(7);1467-1476.
- 25 -
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[12] Chen Z G,Liu L G,Wang G J. Examplar-based image completion using global
optimization [J]. Journal of Computer Research and Development,2009,46(1):144-150. [陈中贵,刘利刚,王国瑾. 基于全局优化的图像块填充修复方法[J]. 计算机研究与发展,2009,46(1):144-150. ]
[13] Komodakis N,Tziritas G. Image completion using efficient belief propagation
via priority scheduling and dynamic pruning [J]. IEEE Transactions on Image Processing,2007,16(11);2649-2661.
[14] Kwatra V,Essa I,Bobick A,et al. Texture optimization for example-based
synthesis [J]. ACM Transactions on Graphics,2005,24(3);795-802. [15] Xiao C X,Huang Z Y,Nie Y W,et al. Global texture optimization
incorporating with image detail [J]. Chinese journal of Computers,2009,32(6):1196-1205. [肖春霞,黄志勇,聂勇伟,等. 结合图像细节特征的全局优化纹理合成 [J]. 计算机学报,2009,32(6):1196-1205.]
[16] Criminisi A,Perez P,Toyama K,Region filling and object removal by
examplar-based inpainting [J]. IEEE Transactions on Image Processing,2004,13(9);1200-1212.
[17] Peng K Y,Dong L F. A fast image inpainting algorithm based on average gray
value [J]. Journal of Image and Graphics,2010,15(1):50-55.[彭坤杨,董兰芳. 一种基于图像平均灰度值的快速图像修复算法[J]. 中国图像图形学报,2010,15(1):50-55. ]
[18] Orii H,Kawano H,Maeda H,et al. Image complection with generation of
rotated patterns and efficient matching [C] // Proceedings of IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS). Taipei,Taiwan,China:University of the National Cheng Kung,2009:3190-3193.
[19] Chan T, Shen J. Non-texture inpainting by curvature-driven diffusions (CDD).
Journal of Visual Communication and Image Representation, 2001, 12 (4):436-449.
[20] 樊红丽, 焦永和, 程颖. 基于插值的残缺图像的修复算法[J]. 兵工学报,
2005,26(1):86-89.
[21] 周春霞, 吴锡生. 基于方差和边缘插值的邻近点图像修复算法[J]. 计算机
工程与应用,2008,44(14):184-186.
[22] 檀结庆, 汪忠庆. 一种新的基于邻近像素点的图像修复算法[J]. 合肥工业
大学学报,2006,29(9):1072-1076.
[23] 段汉根,汪继文. 基于邻域滤波的图像修复[J]. 计算机技术与发展, 2007,
- 26 -
17(10):34-36.
毕业论文:正文
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定稿时间:2012-05-24
[24] Alexandru T. An image inpainting technique based on the fast marching
method [J]. Journal of Graphics Tools,2004,9(1):25-36.
[25] Luo Wenbin. An efficient algorithm for the removal of impulse noise from
corrupted images [J]. Int J Electron Communication,2006,10:1-5. [26] A.Efros,T.Leung. Texture Synthesis by Non Parmaetric Sampling.
Proeeedings of the Seventh IEEE International Conefreneeon Computer Vision. 1999:1033-1038.
[27] A.A.Efros,W.T.Freeman. Image Quilting of Texture Synthesis and Transfer.
Proceeding of ACM SIGGRAPH,2001:241-246.
[28] 张平,檀结庆,何蕾. 基于离散小波变换的图像修复方法[J]. 计算机应用
研究,2007,24(9):287-289.
[29] 肖志云,张文霞. 小波域的纹理图像快速修复算法[J]. 仪器仪表学报,
2008,29(7):1422-1425.
[30] 白宗文,基于分形的数字图像修复算法研究[D]. 延安:延安大学硕士学位
毕业论文,2008,6.
[31] 杨秀红,数字图像修复技术的研究[D]. 西安:西安建筑科技大学硕士学位
论文,2009,7.
[32] 沈峘,理顺明,毛建国,辛江慧. 数字图像复原技术综述[J]. 中国图像图
形学报,2009,14(9):1006-8961.
[33] 孟春芝,何凯,焦青兰. 自适应样本块大小的图像修复算法[J]. 中国图像
图形学报,2012,17(3):337-341.
[34] Yonatan Wexler, Member, IEEE Computer Society,Eli Shechtman, Student
Member, IEEE Computer Society, andMichal Irani, Member, IEEE Computer Society, Space-Time Completion of Video, IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. 29, NO. 3, MARCH 2007.
[35] 徐梦溪,徐枫,黄陈蓉,李铭. 优化-最小求解的广义总变分图像复原[J]. 中
国图像图像学报,2011,16(7):1317-1325.
[36] 张晴,林家骏. 纹理分布分析的快速图像修复算法[J]. 中国图像图形学报,
2012,17(1):123-129.
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致谢
随着告别母校、迈入社会的钟声渐渐临近,我的人生也将迈向一个新的起点,而此次毕业设计,将是我在母校完成的最后一件作品了。在本文即将完结之际,我的心中对本次课题的研究学习感触颇多,而心中更是充满了对老师、朋友、同学和父母亲人的感激之情。仔细想来,在浙江工商大学的4年如白驹过隙,在执着求学、在青春热血、在放肆哭笑中就这么匆匆过去了。时光飞逝,岁月如梭,大学生活去得匆忙,留下得点点滴滴却回味不尽。
在大学的四年里,学会了数月不回家的独立生活,学会了对着程序手指如飞,学会了释放青春的疯狂,学会了面对未来的成熟淡然。这一切的喜怒哀乐,这一切的成长,都让我的人生真实又真实。老师的谆谆教导,同学的扶持互助,一个个熟悉而又陌生面孔的善意提点,还有家人的牵挂眷顾,这所有伴随我成长的人,我都要感谢他们。
在论文结尾之际,我首先要感谢我的知道老师朱云芳老师。朱老师在整个过程中牢牢替我们几个学子把关,认真负责地监督教导我们完成毕业设计的一步一跬,悉心地为我们答疑解惑。正是因为朱老师尽职尽责的工作态度和尽心尽力的教学指导,我才能顺利地完成我的毕业设计和毕业论文。在我的心中,朱老师是一个学识渊博、热心待人、认真负责、以身作则的好教师,这也对我的待人处事产生了很大的影响,再一次感谢我的导师朱云芳老师!
当然,大学并不止于毕业设计的终结,更不是一片《致谢》所能描画的。对此,我只能对所有辛勤工作的老师和朝夕相对的同学们表示感谢。正是因为有了你们,才让我在即将面对社会漩涡冲刷涤荡前的四年里体会到了年轻人的朝气,让我有能力有信心面对未知的恐惧与迷茫。感谢你们无私的支持与帮助!
最后,我必须要感谢我的父母。生我养我二十多个寒暑里,我的父母总是无私地支持和关怀着我。父母用自己额头一根根的白发始终为我维持了一个温馨舒适的家,这是我永远的避风港湾。无论多么地疲累,无论多么地伤怀,当再次走出家门面对世界时,展现的又是一个充满阳光自信我。我,爱我的父母,大恩不言谢,但不谢更让为人子女心中感愧!
有始有终,终点又变成新的起点。大学四年里我积累了一笔宝贵的财富,新的财富要从新的人生中获取。走出校门,我笑对一切!
祝愿所有热爱世界、热爱生命的人都能心想事成,实现自己的理想!
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附录
在附录自适应样本大小确定原理的图中,Ω为破损区域,其余部分信息为信息完好区域,图f-1中以p1、p2、p3、p4为中心的矩形块表示以破损区域边界像素为中心的待匹配块。从图f-1中可以看出,椭圆线条所包围的区域结构变化比较明显,因此其附近的像素点,如点p1、p2处,应该选用较小的样本块进行修复;而对于结构平坦的区域,如点p3、p4处,则应该选择较大的样本块。
图f-2右上角标出了以像素p为中心的3个不同大小的样本块,其中p为待修复图像破损区域边缘处具有最大优先权的像素点。从图中可以看出,当样本块大小由较小的矩形框(短划线)扩大到最大的矩形框(虚线)时,图像中信息完好区域的结构信息发生了显著变化,因此若采用图中最大的矩形框(虚线)的大小作为最优的样本块大小,容易产生结构错位的现象,而选取较小的矩形框(短划线)的大小则不会产生上述问题。
然而,从图f-2中也可以看出,若选择矩形框(短划线)作为样本块大小,在图像完好区域内无法找到与之具有较高匹配度的样本块,最多只能找到左下角以q2点为中心的矩形块。为此,这里在选取最优匹配块的过程中,对于源匹配块与待匹配块之间的误差进行了一定限制,当无法找到满足条件的匹配块时,减少样本块大小,从而在样本块尽量大的前提下保证图像修复效果,即点p应该选取最小的矩形框(实线)的大小为最佳修复块大小,此时能够找到图f-2左下角以q1点为中心的矩形框作为其最优匹配块。
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图f-1 选取模板块原理图
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图f-2 选取匹配块原理图
本算法的步骤可以归纳如下: (1)
确定待修复区域各像素点的优先权,选取具有最大优先权的像素点p,通过一定方法判断、对比、分类计算后得出最优样本块大小;
(2) (3) (4)
备注:本附录引用 孟春芝,何凯,焦青兰. 自适应样本块大小的图像修复算法[J]. 中国图像图形学报,2012,17(3):337-341.
在图像信息完好区域搜索最优匹配块,计算匹配误差,若满足约束条件式,则执行步骤(3),否则降低样本尺寸重新执行步骤(2); 填充待修复点信息,更新置信度; 重复上述步骤,直到修复完成为止。
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