基于結(jié)構(gòu)相似度的圖像修補算法研究.pdf

1、圖像分為模擬圖像和數(shù)字圖像兩大類，是人類對自然界認知的實體。隨著計算機和數(shù)字技術(shù)發(fā)展，數(shù)字圖像受到研究者更多的重視，在圖像處理中的成為重要的研究載體。數(shù)字圖像在保存或者傳輸時，經(jīng)常會因為一些人為或自然的原因引起圖像中部分區(qū)域的損壞。即使很小的區(qū)域被破壞，也會影響圖像的觀察效果，如果需要對圖像進行諸如圖像分割、圖像增強、目標識別等后續(xù)處理，則必須先對圖像進行修復處理?，F(xiàn)有研究圖像補算法中，針對圖像被破壞的區(qū)域大小，分為兩類算法：小尺寸的修

2、補算法和大尺寸的修補算法。典型的小尺寸修補算法有BSCB算法和TV算法，但此類算法對大尺寸的破損圖像修補效果明顯下降。
　　本文針對大尺寸修補算法，分別從圖像的空間域和頻率域角度提出了兩種基于結(jié)構(gòu)相似度的改進修補算法。結(jié)構(gòu)相似度是圖像質(zhì)量評價標準中判斷兩幅圖像結(jié)構(gòu)之間的差異的指標。兩算法中我們都引入結(jié)構(gòu)相似度，在搜索最佳匹配塊時用兩個塊之間結(jié)構(gòu)相似度的差異來判斷它們之間的相似程度。在空間域的方法中，我們使用結(jié)構(gòu)相似度中計算結(jié)構(gòu)的方