罗 鑫, 熊 娟

(黄淮学院 电子科学与工程系， 河南 驻马店 463000)



基于动态弹性云模型的图像划痕自适应修复

罗 鑫, 熊 娟

(黄淮学院 电子科学与工程系， 河南 驻马店 463000)

为了提高图像划痕的修复效果，提出动态弹性云模型结合自适应方法。首先，建立弹性云模型，根据处理的像素数据使云节点的计算能力发生形变；然后，通过隶属度函数动态分配修复像素任务，把需要处理的像素数据分为1级、2级、3级，优先等级逐渐降低；接着在划痕位置定位的检测中加入对划痕颜色的判断，根据像素方差变化衡量修复模板间像素值的波动水平，自适应选择最优模板块，以4个像素点作为区域增大的步长；最后，给出了算法流程。实验仿真表明，动态弹性云模型修复效果没有断痕，处理时间较少，PSNR指标为37.009 9 dB，数据较优。

动态； 弹性； 云模型； 自适应； 划痕

0 引 言

图像修复是对局部区域有数据丢失或损坏的数字图像按照某种特定规则进行处理，以恢复原图像的完整性[1-2]。目前，研究的方法有偏微分方程模型，主要利用待修复区域的边缘信息来估计等照度线方向[3]，但是适合处理修复域比较小的图像修复问题；基于邻域模板的算法，通过插值公式将其邻域点的值直接计算得到待填充点的值[4]，但是无法避免在扩散过程中产生的模糊问题；基于整体变分模型的图像修复算法，适合于小区域的图像修复[5]，如果待修复的区域比较大，难以获得比较理想的修复效果；基于自适应样本块大小的算法，根据完好区域图像像素所处邻域的结构信息，自适应确定模板的大小[6]，但该算法通过计算图像中信息完好区域中各像素点的邻域梯度向量幅值变化来确定最佳样本块大小，对待修复区域缺乏针对性；……