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基于像素权值的高效小波图像修复算法
  • ISSN号:1002-0411
  • 期刊名称:《信息与控制》
  • 时间:0
  • 分类:TP319[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]杭州电子科技大学通信工程学院,浙江杭州310018
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61001133); 浙江省自然科学基金重点资助项目(LZ14F010003); 浙江省数据存储传输及应用技术研究重点实验室(杭州电子科技大学)资助项目
中文摘要:

针对传统图像修复算法计算量大、修复耗时较长、复杂度高等缺点,提出了一种基于像素权值的高效小波图像修复算法.该算法先对受损图像进行小波分解,再快速定位待修复区域,后根据待修复区域及其邻域像素值计算相应像素权值,并用计算所得像素权值及邻域内已知像素值完成受损像素点的修复,最后由小波重构得到修复后图像.仿真表明:在类似修复图像视觉效果前提下,该算法执行速度比传统修复算法有较大提高,复杂度也有较大下降,适用于高效实时图像修复.

英文摘要:

Traditional image inpainting algorithms suffer from large computational costs, duration of run, and com- plexity. This paper proposes an efficient wavelet image inpainting algorithm based on pixel weight to overcome these challenges. First, the damaged image is decomposed by wavelet transformation and the regions to be in- painted are quickly located. Then, the pixel weights are calculated according to both the regions to be in- painted and the adjacent pixels around it. Subsequently, the calculated pixel weights and the known neigh- borhood pixels are used to finish the inpalnting of the damaged pixels. Finally, the inpainted image is ob- tained by wavelet reconstruction. Simulation results show that the speed of the proposed algorithm is remark- ably faster than that of the traditional inpainting algorithm, and the complexity also significantly decreases, under similar inpainted image visualization effect. Therefore, the proposed algorithm is very suitable for use in efficient real-time image inpainting scenarios.

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期刊信息
  • 《信息与控制》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院沈阳自动化研究所
  • 主编:王天然
  • 地址:沈阳市南塔街114号
  • 邮编:110016
  • 邮箱:xk@sia.cn
  • 电话:024-23970049
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-0411
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1138/TP
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 全国优秀期刊三等奖,中科院优秀期刊三等奖,辽宁省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12960