基于双十字TV模型的图像修复算法

翟东海; 段维夏; 鱼江

doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.020

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基于双十字TV模型的图像修复算法

翟东海, 段维夏, 鱼江

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翟东海, 段维夏, 鱼江. 基于双十字TV模型的图像修复算法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 432-436. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.020

引用本文:

翟东海, 段维夏, 鱼江. 基于双十字TV模型的图像修复算法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 432-436. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.020

ZHAI Dong-hai, DUAN Wei-xia, YU Jiang. Image Inpainting Algorithm Based on Double Cross TV[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(3): 432-436. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.020

Citation:

ZHAI Dong-hai, DUAN Wei-xia, YU Jiang. Image Inpainting Algorithm Based on Double Cross TV[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(3): 432-436. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.020

基于双十字TV模型的图像修复算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.020

1.
西南交通大学信息科学与技术学院成都 610036;
2.
西藏大学工学院拉萨 850000

基金项目:

国家社会科学基金(12EF119); 西藏自治区科技厅科技计划重点项目(Z2013B28G28/02); 国家级大学生创新创业训练计划(201210694019)

详细信息

作者简介:
翟东海(1974-),男,副教授,主要从事数字图像处理方面的研究.

中图分类号: TP301.6

Image Inpainting Algorithm Based on Double Cross TV

1.
School of Information Science and Technology,Southwest Jiaotong University Chengdu 610031;
2.
Engineering School,Tibet University Lhasa 850000

Funds:

Supported by national social science foundation of China(12ef119); Key projects in the science & technology prograrn of science and technology department of Tibet autonomous region (Z2013B28G28/02); National undergraduate training programs for innovation and entrepreneurship (201210694019).

摘要: 当前的各种TV(total variation)算法均只利用待修复点及其邻域的4个点的信息进行修复，由于所提供的参考信息有限，使得修复后的图像精确度欠佳. 该文提出的双十字TV算法利用原始的TV算法，将待修复点邻域中的8个点分为两组，分别利用每组4个点的参考信息计算待修复点的像素值，然后将这两个像素值进行加权平均得到最终的修复值. 实例验证结果表明，在不增加时间复杂度的情况下，双十字TV算法有效提高了修复后图像的精确度.
- 双十字TV算法 /
- 图像修复 /
- 修复精度 /
- 邻域信息
Abstract: The various total variation (TV) algorithms currently reconstruct the lost or deteriorated parts of images by related information of damaged pixel and its 4 neighborhood pixels. Their inpainting accuracy is low because of finite related information. The double cross TV algorithm proposed in this paper divides 8 neighborhood pixels into 2 groups, and computes the pixel value of damaged pixel by using 4 neighborhood pixels in each group respectively. Therefore, the weighted mean of these two pixel values is the final inpainting pixel value. The Experiments show an improvement in PSNR and less iteration number compared with the original TV.
- double cross TV algorithm /
- image inpainting /
- inpainting accuracy /
- neighborhood information

[1]	胡万斌, 廖伟, 刘志鑫, 董玉民. 基于量子舒尔变换和图像的信息隐藏 . 电子科技大学学报, 2023, 52(3): 341-347. doi: 10.12178/1001-0548.2022270
[2]	王静, 李静辉, 杨佳蓉, 王娥. 基于RBIBD的最优局部修复码构造 . 电子科技大学学报, 2023, 52(3): 366-371. doi: 10.12178/1001-0548.2022158
[3]	王静, 雷珂, 李家仪, 田松涛, 王相隆. 基于非均匀循环编码的分组修复码构造 . 电子科技大学学报, 2022, 51(1): 57-64. doi: 10.12178/1001-0548.2021013
[4]	王静, 田松涛, 雷珂, 王相隆, 任亚倩. 基于Hadamard矩阵的最优局部修复码构造 . 电子科技大学学报, 2022, 51(6): 856-861. doi: 10.12178/1001-0548.2022037
[5]	何凯, 刘坤, 沈成南, 李宸. 基于相似图像配准的图像修复算法 . 电子科技大学学报, 2021, 50(2): 207-213. doi: 10.12178/1001-0548.2020327
[6]	多滨, 罗俊松, 贾勇, 钟晓玲, 郭勇. 基于子空间分解类算法的高精度频率估计 . 电子科技大学学报, 2020, 49(1): 42-48. doi: 10.12178/1001-0548.2018060
[7]	陈俊周, 王娟, 龚勋. 基于级联生成对抗网络的人脸图像修复 . 电子科技大学学报, 2019, 48(6): 910-917. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.06.016
[8]	于秦, 王伟东, 李龙江, 钱艇. 混合传感网络覆盖洞修复改进算法研究 . 电子科技大学学报, 2017, 46(4): 534-539, 599. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.04.010
[9]	陈彦, 伏晨荣, 卢有春, 童玲. 基于SAR图像的道路损毁信息提取 . 电子科技大学学报, 2016, 45(4): 551-556. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.04.007
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[11]	何坤, 琚生根, 林涛, 张卫华. TV数值计算的图像去噪 . 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 459-463. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.027
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[13]	黄大贵, 金振林, 冯代伟, 王强. ARM运动控制平台下高精度高速插补算法的研究 . 电子科技大学学报, 2008, 37(5): 785-788.
[14]	曾翎, 刘斐, 乔辉. 基于互信息的功能磁共振图像配准 . 电子科技大学学报, 2008, 37(1): 138-140.
[15]	曹宗杰, 庞伶俐, 皮亦鸣. 融合区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法 . 电子科技大学学报, 2008, 37(3): 325-327,353.
[16]	葛森, 黄大贵. 基于最大互信息方法的机械零件图像识别 . 电子科技大学学报, 2007, 36(4): 801-804.
[17]	范自柱, 刘二根, 徐保根. 互信息在图像检索中的应用 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1311-1314.
[18]	杨挺, 罗光春. 分布式入侵检测系统修复机制 . 电子科技大学学报, 2005, 34(5): 634-637.
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[20]	刘鸿雁, 李琦, 杨东伟. 利用端点方向修复数字笔划的一种方法 . 电子科技大学学报, 2001, 30(5): 516-519.

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基于双十字TV模型的图像修复算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.020

1. 西南交通大学信息科学与技术学院成都 610036;

2. 西藏大学工学院拉萨 850000

基金项目:

国家社会科学基金(12EF119); 西藏自治区科技厅科技计划重点项目(Z2013B28G28/02); 国家级大学生创新创业训练计划(201210694019)

作者简介:
翟东海(1974-),男,副教授,主要从事数字图像处理方面的研究.

收稿日期: 2013-03-18
修回日期: 2013-12-11
刊出日期: 2014-06-15

中图分类号: TP301.6

关键词:

摘要: 当前的各种TV(total variation)算法均只利用待修复点及其邻域的4个点的信息进行修复，由于所提供的参考信息有限，使得修复后的图像精确度欠佳. 该文提出的双十字TV算法利用原始的TV算法，将待修复点邻域中的8个点分为两组，分别利用每组4个点的参考信息计算待修复点的像素值，然后将这两个像素值进行加权平均得到最终的修复值. 实例验证结果表明，在不增加时间复杂度的情况下，双十字TV算法有效提高了修复后图像的精确度.

English Abstract

翟东海, 段维夏, 鱼江. 基于双十字TV模型的图像修复算法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 432-436. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.020

引用本文:

翟东海, 段维夏, 鱼江. 基于双十字TV模型的图像修复算法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 432-436. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.020

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doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.020

作者简介:
翟东海(1974-),男,副教授,主要从事数字图像处理方面的研究.

Image Inpainting Algorithm Based on Double Cross TV

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基于双十字TV模型的图像修复算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.020

1. 西南交通大学信息科学与技术学院成都 610036;

2. 西藏大学工学院拉萨 850000

作者简介:
翟东海(1974-),男,副教授,主要从事数字图像处理方面的研究.

English Abstract

Image Inpainting Algorithm Based on Double Cross TV

1. School of Information Science and Technology,Southwest Jiaotong University Chengdu 610031;

2. Engineering School,Tibet University Lhasa 850000

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doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.020

作者简介: 翟东海(1974-),男,副教授,主要从事数字图像处理方面的研究.

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基于双十字TV模型的图像修复算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.020

1. 西南交通大学信息科学与技术学院 成都 610036; 2. 西藏大学工学院 拉萨 850000

作者简介: 翟东海(1974-),男,副教授,主要从事数字图像处理方面的研究.

English Abstract

Image Inpainting Algorithm Based on Double Cross TV

1. School of Information Science and Technology,Southwest Jiaotong University Chengdu 610031; 2. Engineering School,Tibet University Lhasa 850000

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翟东海(1974-),男,副教授,主要从事数字图像处理方面的研究.

1. 西南交通大学信息科学与技术学院成都 610036;

2. 西藏大学工学院拉萨 850000

作者简介:
翟东海(1974-),男,副教授,主要从事数字图像处理方面的研究.

1. School of Information Science and Technology,Southwest Jiaotong University Chengdu 610031;

2. Engineering School,Tibet University Lhasa 850000