基于非局部曲率驱动扩散的图像修复  

Image Inpainting Based on Nonlocal Curvature-Driven Diffusion

作　　者：王卫卫[1] 李莉[1] 韩雨[1] 

机构地区：[1]西安电子科技大学理学院数学科学系,陕西西安710071

出　　处：《光学学报》2010年第6期1634-1638,共5页Acta Optica Sinica

基　　金：国家自然科学基金(60872138)资助课题

摘　　要：将空间非局部导数算子引入曲率驱动扩散方程,建立了一个基于非局部曲率驱动扩散的图像修复模型。与原模型的主要差别在于,原模型利用待修复像素的空间局部信息来估计丢失像素,而新模型利用和待修复像素相似的所有像素来估计丢失像素,充分利用了图像的全局信息。数值实验表明,新模型在图像修复,尤其是纹理图像的修复方面非常有效。A nonlocal image inpainting model is proposed by incorporating the nonlocal differential operators into the curvature-driven diffusion model.The new model differs from the original model in that pixels of similar structures rather than pixels in the local neiborhood（the case for the original model）are utilized to estimate the lost pixels.This difference makes the new model perform very efficiently in inpainting images,especially textured images.

关 键 词：图像处理 曲率驱动 非局部算子 图像修复 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]