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基于压缩感知的图像修复技术研究

2016-04-01刘璇浙江省宁波市北仑区公安海警学院15801

电子制作 2016年6期
关键词:奎斯特纹理重构

刘璇 浙江省宁波市北仑区公安海警学院 15801



基于压缩感知的图像修复技术研究

刘璇浙江省宁波市北仑区公安海警学院15801

【文章摘要】

当前人们对于数字图像的需求越来越多,对于图像修复的要求也越来越高,需要在不破坏图像信息的基础上,来实现对图像的修复。压缩感知正是为了满足人们的这一要求而产生的新型信号处理技术,它主要利用图像破损部分以外的信息对破损的区域进行修补,本文主要运用形态学成分本来对压缩感知图像修复技术进行讨论。

【关键词】

压缩感知;图像修复;修复技术

0 前言

运用缩感知进行图像的修复主要是利用信号的稀疏特性,可以通过少量的能够采样数据来来对图像的信号进行重构。针对这种特性,可以利用破损图像中其他部分的信息为压缩感知提供采样数据,进而对图片破损部分或是需要去除水印的部分进行重构技术,从而实现对图像的修复。

1 压缩感知技术的基本理论

对于图像信号采集和处理主要包括数据采样、数据压缩、数据传输和解压等工作。在以往我们对图像的信号进行采集的时候,要保证图像的信号频率带宽比奈奎斯特采样率低,只有这样才能保证采样点最终可以恢复出图像的原信号。一旦图像信号带与奈奎斯特频率相同或是高于奈奎斯特频率,就会使采样出现混叠现象,采样点也不能完整的恢复出原信号,图片就是产生一定的损坏。

压缩感知是新产生的一项采集和处理图像信号的技术。其主要的优势在于能够在确保不损坏图像信息的的基础上,利用信号稀疏性的特点,实现采集信号与压缩信号的步骤相结合,并以极大地低于奈奎斯特采样率的信号频率带宽进行信号的采集工作,最终运用重构技术使原始信号能够被完全恢复出来。压缩感知理论能够有效的降低对信号进行采样时的频率,极大的减少传输过程中信号损坏的情况,降低处理数据的时间和计算成本。

自从压缩感知理论摆被提出以来,受到了

相关领域包括信息论、图像处理、通信传播等许多行业的广泛关注。发展至今,压缩感知技术已经在图像和数据的采集、处理、压缩和传输等领域进行了十分广泛的应用。同时,压缩感知的稀疏性以及信号重构技术还可以对图像中进行去噪处理、图像修复并对图像的分辨率进行修改和重构,有进一步促进了压缩感知技术的发展和应用。

2 基于压缩感知技术的图像修复算法

在对压缩感知技术进行研究的过程中,可以发现,压缩感知技术能够利用较少的数据采样完整的重构或是恢复出原信号,基于此压缩感知技术也逐渐的被应用于图像修复领域。通过先进的修复算法,在图像修复的过程中将压缩感知的稀疏表示以及信号重构技术与传统的图像修复技术进行有机的结合,进一步发展图像修复技术。其中,最为常见的就是在将压缩感知技术与纹理的修复算法相结合,将线性逆问题进行规则化的处理。

块纹理重构算法是图像修复技术中应用较为广泛的,其主要是对破损面积较大的图像进行修复,块纹理重构算法主要是对破损区域进行填充式修复,根据这以特点,将压缩感知中的稀疏表示以及信号重构技术与块纹理重构算法相结合,能够更好的对图像中大面积的损坏进行修复和重构以及去除目标对象等工作。

3 基于压缩感知图像修复技术中存在的不足以及未来的发展方向

随着压缩感知技术的提出和应用,图像修复的工作得到了进一步的发展。因此我们可以说压缩感知技术是推动图像修复领域不断进步的巨大动力,其在图像修复领域中发挥着不可替代的作用。但是我们不能满足于这种发展并止步不前,而是应该加大对于图像修复相关技术的研究,发展新的算法,以满足实际生活中人们对于图像修复工作更高的要求,实现相关领域的可持续发展。基于压缩感知图像修复技术未来的发展情况主要可以从以下三个方面来进行分析:

3.1提高对于图像的认知

当前所发展的图像修复技术并没与对图像的规律有一个科学而全面的认知,因此并没能充分的应用相关的规律来进行图像的修复。因此在修复的过程中,也仅仅只是单一的对一部分的图像信息进行运用,缺乏综合性的考量[4]。那么今后的研究重心就要放在如何对图像进行全面系统的认识,充分的了解图像的规律,并在此基础上对图像的信息和规律进行利用,针对不同的情况选择合适的算法,以确保各个算法都能发挥自身的优势。

3.2简化算法

基于压缩感知技术的图像修复算法虽然能够很好的对破损图像进行修护,但是在不断迭代的过程中,修复图像所使用的算法就有一定的难度,因此会消耗较多的时间。那么就需要在未来的研究重,寻找简化算法的方式,从而有效的提高信号重构的速度,进一步提高图像修复的效率。

3.3与先进科学技术相结合

基于压缩感知理论的图像修复技术,并不是独立存在的,例如利用块纹理重构法进行图像修复时,就是与贝叶斯理论相结合,从而发挥出巨大的作用。因此在未来的发展中,要注意将更多的先进科学技术融入基于压缩感知的图像修复技术中,从而促进图像修复技术的发展。

4 总结

基于压缩感知的图像修复技术是当前应用最为广泛的图像修复技术,它可以利用较少的数据采样还原出原始信号,从而实现对图像的修复。因此应当加大对于这项技术的研究,促进图像修复技术的进一步发展。

【参考文献】

[1]崔国庆.基于压缩感知的图像修复技术研究[D].上海交通大学,2013.

[2]张湃.可实现图像自修复的压缩感知超分辨率成像算法的研究[D].燕山大学,2013.

[3]党宏社,张娜.一种基于贝叶斯压缩感知的图像修复方法[J].河南大学学报(自然科学版),2014,05:601-607.

[4]周亚同,王丽莉,唐红梅.基于压缩感知的稀疏度自适应图像修复[J].铁道学报,2014,09:52-59.

[5]胡春海,张湃,张海峰.可实现图像自修复的压缩感知超分辨率成像[J].计算机辅助设计与图形学学报,2012,12:1621-1630.

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