检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:汪继文[1] 林胜华[1] 沈玉峰[1] 邱剑锋[1]
机构地区:[1]安徽大学计算机科学与技术学院,安徽合肥230039
出 处:《计算机技术与发展》2008年第8期98-100,共3页Computer Technology and Development
基 金:安徽省自然科学基金项目(2006KJ028B)
摘 要:图像修复的方法有很多种,目前最常用的有基于偏微分方程(PDE)和基于纹理合成的修复方法。在图像的修复和去噪上,偏微分方程都有很好的应用,但对于含有噪声的破损图像的修复,传统的方法是先去除噪声再进行修复。在BSCB模型的基础上加以改进,提出了一种新的修复方法,结合现有的图像修复和图像去噪两种技术的优势,对图像破损区域修复的同时进行整幅图像的去噪,修复和去噪的过程都是各项异性扩散的过程,能很好地保留图像的边缘信息。通过数值实验也表明该方法的有效性。There are many approaches for image restoration, the most commonly used are based on partial differential equations (PDE) or texture synthesis method. The partial differential equations(PDE) are very well applicated in image restoration and denoising. When PDEs are used to restore images that contain noise and damaged regions, the traditional method is to remove noise, and then to repair. In this paper, present an effective approach for image restoration. Our method improve the model of BSCB and implement the denoising by the smoothing equation while inpainting the image. The result of numerical experiments also show that the method is effective.
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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