基于HSI梯度统计特性的图像修复算法

舒彬; 和红杰; 陈帆; 姜军

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基于HSI梯度统计特性的图像修复算法

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为更好保持修复后图像的结构连贯性及与邻域信息的连续一致性,提出了基于HSI梯度统计特性的图像修复算法。该方法首先在HSI色彩空间提取图像的梯度特征,利用梯度均值和方差等统计量重新定义样本块的结构相似性,在此基础上构造加权的数据项和平滑项的全局能量约束方程,同时自适应地确定计算全局能量的样本块尺寸和多分辨率层数,并利用图割算法进行最优化求解。由于HSI色彩空间能更加充分地提取图像的梯度特征,利用样本块HSI梯度统计特性使得搜寻得到的匹配标签更加合理。实验结果表明,该算法对于自然图像中小区域破损和目标物体移除方面有较好的应用,修复结果很好地保持了图像结构的连贯性,并削弱了接缝效应,更符合人眼视觉要求。

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来源
《光电子．激光》 |2018年第10期|1128-1135|共8页
作者
舒彬; 和红杰; 陈帆; 姜军;
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作者单位

西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室;

四川成都610031;

西藏大学工学院;

西藏拉萨850000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像修复; 样本块; 梯度特征; 图割; 能量最优化;

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