马 敏， 赵 亮， 王化祥

（1.中国民航大学航空自动化学院，天津 300300； 2.天津大学电气与自动化工程学院，天津 300072）

自适应插值算法在图像修复中的应用研究

马 敏1， 赵 亮1， 王化祥2

（1.中国民航大学航空自动化学院，天津 300300； 2.天津大学电气与自动化工程学院，天津 300072）

针对BSCB模型速度慢、整体变分模型易产生阶梯效应的缺点，提出了一种基于扩散率函数的自适应插值算法。该算法利用待修复像素点周围的已知像素点的梯度权函数和距离权函数，对未知像素点进行赋值。实验结果显示：将该算法应用到灰度图像和彩色图像的修复中，与传统算法相比所需运算时间短，视觉效果较好，定量评价指标（峰值信噪比）也证明了该算法的有效性。

计量学；图像修复；偏微分方程；扩散率函数；自适应插值

1 引 言

图像修复是指根据已知信息对数字图像中丢失、破损的部分进行还原修复，以恢复其完整性和原有的视觉效果［1］。图像修复可用于修复图像划痕、去除多余物体以及文物保护等多方面，主要有基于纹理和基于非纹理的修复方法［2］。Criminisi等提出了基于纹理的图像修复方法，在未受损图像中寻找与受损模块最为匹配的修复模块并填充到受损区域内，从而实现图像的修复［3，4］，该方法修复过程耗时大、效率低。基于非纹理的图像修复的最新方法是基于偏微分方程的方法，包括Bertalmio等人在2000年引入了BSCB模型，Chan和Shen等人基于偏微方程提出了整体变分（total variational，TV）和曲率驱动方法。这类算法可以保持边缘同时去除噪声，但是难以得到高效、稳定的修复模型［5］。……