摘 要

图像修复技术是通过使用完好的图像信息来计算缺损部分且将缺损区域填充的一种技术，最终的结果是使修复者观察不到图像已被修改的情况下完成对特定区域的修复。图像修复技术有很广的应用范围，在保护文物、电影特效制作、多余文字去除等领域有非常多的应用。

在对图像的修复的过程中，我们采用不同的修复算法来处理破损区域大小不同的图像，要修复区域大的图像采用基于纹理结构的修复算法。本文研究了几种基于纹理合成的修复方法，重点研究了Criminisi算法，并针对该算法的不足之处，对优先权计算方式、最佳匹配块的寻找方法进行了改进。对优先权计算方法的改进主要对周边信息做了考虑，之后引入相关项，分配对应的权重到数据项、置信度等，减少原来算法产生缺陷的可能性；采用多样本合成的方式来改进最佳匹配块的寻找方法，再结合图像的梯度、直方图等信息来确认找到的匹配块是最佳的匹配块，这样就可以减少在寻找最佳匹配块是的误匹配，同时关于边界处产生连续错误的概率也得到降低。

最后通过对比在不同图像上的进行仿真实验的修复效果来确定改进算法的正确性，如：纹理复杂、结构很丰富和线条较多的图像。

关键词：图像修复；纹理合成；Criminisi；优先权；最佳匹配块

Abstract

Image inpainting is a computer technology which is refers to using the image information of image damaged regions to estimate and automatic filling the defect .Its purpose is to fill, damaged regions or remove specific target image completion, and let the observer cannot detect traces of image repairing. Image restoration technology is widely used in the future and has a wide range of applications in the field of cultural relics protection, film and television stunt production, virtual reality, the removal of redundant objects and so on. 

In the process of restoration of the image,we adopt different image restoration algorithms to repair the damaged area, which can complete the image restoration based on the texture structure. Several repair methods based on texture synthesis are studied in this paper. The Criminisi algorithm is studied first, and the deficiencies of the algorithm are improved by the way of the priority calculation, the search for the best matching block and so on. The calculation method of priority is improved, considering the surrounding information, introducing the relevant items, at the same time as the confidence, the data items and related items to assign the weights, to avoid the defects caused by a single multiplication .To find the best matching block,we use the synthesis method of multi sample, combined with the image histogram information and gradient information of the image is the comprehensive judgment to find the matching block is the best matching block. Thereby our method reduce the image produced in the repair of the phenomenon of false matches, but also cause less error of the repaired edges.

Finally,simulation experiments are carried out under different conditions,such as rich texture and complex structures.The experimental results shows the effectiveness of the algorithm.

Key Words: Image restoration；Texture synthesis；Criminisi,Priority；The best matching block

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 论文内容及章节安排 4

第二章 数字图像修复基础 5

2.1 图像修复问题 5

2.2 图像修复的修复原则 5

2.3 图像修复质量评价标准 6

2.3.1主观评价标准 6

2.3.2 客观评价标准 7

2.4本章小结 7

第三章 基于纹理结构的图像修复 9

3.1 纹理合成技术 9

3.1.1 纹理合成定义 9

3.1.2 纹理合成模型 10

3.1.3 纹理合成技术 10

3.2 基于纹理合成的图像修复 10

3.2.1 基于图像分解的图像修复算法 11

3.2.2 基于样例的图像修复算法 12

3.3 Criminisi算法的缺陷 15

3.4 本章小结 15

第四章 Criminisi算法的改进 17

4.1改进算法流程 17

4.2 Criminisi算法的改进 18

4.2.1 优先权值的计算 19

4.2.2 最佳匹配块 19

4.2.3 改进的修复算法执行步骤 20

4.3 实验结果与分析 20

4.4 本章小结 23

第五章 总结与展望 25

5.1 论文总结 25

5.2 研究展望 25

参考文献 26

致谢 27

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

现在社会计算机的使用以及数码设备的运用逐渐增多，这种环境下图像修复技术也得到了长足的发展。图像修复是通过使用完好的图像信息来计算缺损部分且将缺损区域填充的一种技术，最终的结果是使修复者观察不到图像已被修改的情况下完成对特定区域的修复。图像修复技术最开始出现于在欧洲的文艺复兴时期，产生于艺术品修复过程中，使用与受损的重要的画作中。伴随着数字图像的快速发展，在数码相机、数码摄像机、数字电视等产品中数字图像技术有了很广泛的使用。遗憾的是，很多情况会导致图像受损：

1. 扫描老旧照片或破损的壁画而得到的图像；
2. 缺损是由于某些特殊需求要移除图像中文字等信息而产生的；
3. 图像信息丢失在图像压缩等使用过程中，最终使得图像缺损。

使用图像修复算法对图像进行修复，达到确保图像信息的完整性的目的，维持图像原貌。在计算机图形学中，数字图像修复技术是当今研究的热点，在保护文物、制作电影特效、去除图像中多余文字和物体等方面具有非常高的使用价值。

伴随着人们物质生活的质量的提高，对于更高品质的精神生活的追求也表现出来，最终结果是对图像的审美水平也有了很大的提高，对图像的质量的要求也更加严格。虽然现在的一些图像处理软件如Photoshop也能很好的处理图像，对图像进行特效加工以及修复一些缺损的图像也有较好的效果，但对用户的要求也较高，需要用户考虑的因素也较复杂，对颜色、格式等图像填充的要素也需要选取，要求有经验丰富的技术人员来处理。基于种种原因，对自动、快捷的图像修复算法的需求也日益迫切，来使得用户对图像的处理更加简便、高效。