基于空间连续性方向插值的图像修复算法

1、周春霞，吴锡生：基于空间连续性方向插值的图像修复算法2009,30(4 925多媒体技术0引言图像修复是一个典型的病态问题，是指对那些在局部区域数据完全丢失的图像进行修补，以恢复其完整性和原有的视觉效果。目前对图像修复的研究主要体现在这几个方面：旧图画的修复、旧照片的修复、有划伤的旧电影的恢复、旧书报上的笔迹以及文字等的去除、图像压缩和饰品的编码纠错等，主要应用在文物保护、虚拟现实等方面。从图像修复的技术角度来说，主要有两大类：第一类是局部信息扩散方法，即利用修复区域邻近象素点的信息逐步从外环向内扩散的方法；另一类是纹理合成的方法，主要是从已有信息的象素点区域逐个匹配象素点区域的方法。但是目前

2、对图像修复的研究主要停留在小面积区域或者是细小划痕的修复，大面积的修复算法虽然也有一定发展，但是算法复杂或者是效果不理想。基于水平线的算法1只能用直线连接水平线，扭曲图像的边缘。基于偏微分方程或扩散的第一类算法2-3，速度太慢，边缘效果不是很好。基于块缺失的算法4需在图像区域中找到可以匹配的区域，一方面可匹配的区域有限很难寻找，另一方面区域描绘子块即匹配程度不好把握，很难表现图像特征。基于结构性信息的纹理合成算法5基于同步的结构纹理填充算法6匹配窗形状单一，不灵活，不能适应多样图形，并且重构后的子图在合并阶段效果不太理想。对水平线算法的改进水平线插值算法7采用腐蚀膨胀将边缘层层填充，层内的像素

3、点填充不够细致，边缘也会产生一些模糊。本文以Euler 弹性7的图像水平线模型为基础，将空间连续性方向延伸和对图像润饰的思想相结合，以解决包含结构和复杂纹理图片的修复问题，得到了较理想的结果，实验也验证了这一结论。1基于Euler 弹性的算法模型Euler 弹性算法是以全变差模型为基础的。全变差模型图像修复算法的几何意义是用直线连接水平线。记=¡Ý£¬Ê ¹µÃ， 并把 ：，的全变差就等价于它的所有水平线的长度之和。因为两点间的直线段距离最短，全变差模型最小就是用直线连接水平线。这里用Euler 弹性模型来刻画图像

4、的水平线。如文献6所示，Euler 弹性模型是一个高阶曲线模型9262009,30(4 计算机工程与设计Computer Engineering and Design式中：权重参数。 经过推导计算得到 =Ϊ´ýÐÞ¸´ÇøÓò£¬ Ϊ´ýÐÞ¸´ÇøÓòµÄ±ß½ç£

5、;¬ÔÚÉϵÄÒ»µãΪÖÐÐĵÄ7×7邻域。在此邻域中有些像素点值是已知的，有些像素点值是未知的。 首先要计算区域中所有已知像素点的延伸方向，即像素点的空间连续性方向。然后再求所有已知像素点延伸方向的平均值作为当前像素点的值。如图1所示，黑点表示已知像素点，灰点表示已填充像素点，白点表示当前像素点，箭头代表像素值连续延伸的方向，图1中画出了几个方向的示意。需要注意的问题如下：(1 空间连续

6、性方向的计算方法： 在中寻找已知像素值之间的差值小于某个阈值的像素点，将这些像素点用曲线拟合方法8拟合出曲线函数方程，求出曲线的法线方向作为这些像素点的延伸方向。在此将差值小于此阈值的像素点叫做 相似像素点。若在中相似像素点只有一个的差值均大于此阈值，那么将点的延伸方向。如果相似像素点的个数大于1，那么将这些点加上点上的平均方向。(2 算法要求在点的方向 影射到与其方向最相近的在区域中存在的方向上，首先就 要计算区域中在点的方向与图像修复区域的边界方向平行，就可能在此方向上没有已知像素点，那么就要暂时搁置，等到下一次像素点的填充。计算局部邻域内方向的平均值好处有3个：其一提高延伸到点邻域内的一

7、定距离内方向的延伸性概率较大，所以只需计算此邻域内曲线的延伸方向，避免了多曲线复杂性对点的灰度方向的估计， 2.2计算填充顺序本文算法将填充顺序的思想应用到空间连续性算法中。这样做的好处是：优先计算局部邻域中已知信息较多的未知像素点，增加估计值的准确性。算法将优先级分为两个等级，主要取决于3部分因素：当前像素点的邻域中是否有图像的边缘点，如果有边缘点，那么优先级为第一等级；可靠系数，即邻域中已知像素值像素点的个数；曲率强度系数，计算方法是：拟合出修复区域边界的曲线方程，求出在当前像素点的曲率值，曲率值越大说明弯曲程度(凸 越强，那么说明像素点周围的结构信息越强。将可靠系数和曲率强度系数相结合作

8、为第2等级，用来判断优先程度的依据。第1等级优先级计算方法：假设当前点为的八邻域中是否有边缘点存在，即标记值状态，若为3则说明为边缘点，否则不是边缘点。第2等级优先程度计算如下式周春霞，吴锡生：基于空间连续性方向插值的图像修复算法点 £¬ , = 2009,30(4 927用来描述修复区域边界点的优先度信息。算法的步骤如下：(1 初始化图像，选取目标区域；(2 定义模板，初始化模板信息， 令的边缘，将边缘像素点对应的坐标值填入到标记sign 中， 在填充过程中判断1，若为1则不改变其值，若为0， 则置(4 找出待修复区域边界像素点， 令ÇúÂ&

9、#202;¹«Ê½Îª 值是否为=3；= 用导数推导得 将点(6 为一修复区域的边界点， 像素值为其八邻域的边缘点，计算 。这样做有利于保证图像边缘的连续性，又能保证边缘不被误填充。因为如果两个相邻的未知边界像素点，其中一个像素点的周围有边缘点，填充了此像素点后，另一个像素点周围必然边缘点个数增多，那么也将被按照边缘点填充。经过试验证实周围边缘点个数为2的状态是最好的情况，可以最大程度防止误填充，而且个数为2的边缘点的状态已经被定义，如图4所示，只有处于这种状态的未知边界点才可按边缘信息的插值方法计算。 图5(a 原始图像(b 降级的

10、图像(c 水平线插值算法的结果(d 本文算法的处理结果圆形区域上的实验结果若>2，可以按照优先级第二等级的方法进行计算或者暂时搁置等下一轮填充。2.4具体的算法步骤将以上方法相结合，由修复区域的边缘逐层向内填充，每层像素点的填充遵循一定的顺序，直到整个修复区域填充完 毕。设图像， 修复区域高玉之，朱珍民，肖建华：基于H.323系统的MPEG-4视频传输2009,30(4 937Bd 帧/比44mother_daughter(CIF, 300噪42信40均38平36量34分32度30亮比特率/kbpsMPEG-4;H. 263图5mother_daughter序列在不同比特率下的亮度平均信

11、噪比(2 主观图像质量的比较：从主观图像质量的角度看，运动小的mother_daughter序列两种编码效果相差不很明显，图像质量都较好；对于运动大的forman 序列，用MPEG-4传输的质量比H.263传输质量要高一些。4结束语通过扩展H.323协议框架以支持MPEG-4视频传输，实现(上接第927页提高和改善。参考文献:1International Telecommunication Union,Packet based multime-dia communication systems,Recommendation H.323S .2003. 2ISO/IEC14496-2,Codin

12、g of audio-visual objects-part 2:VisualS .2001.3周敬利, 姚超, 余胜生.MPEG-4视频标准及其在可视电话中的应用J . 小型微型计算机系统,2000,21(6 :577-580.4刘浩, 胡栋. 基于RTP/RTCP协议的IP 视频系统设计与实现J . 计算机应用研究,2002,19(10 :140-143.5ITU-T Recommendation H.225v4,Call signaling protocols and media stream packetization for packet-based multimedia com-munication systems S .2000.7Liu Peiya,