1图像的小波变换及特征分析.doc

收稿日期: ； 改回日期: 第一作者简介：张东(1989-),男, 2013年于杭州电子科技大学电子与通信工程专业在读硕士研究生,主要研究方向为数字图像修复。E-mail: zxdwe@ 中图法分类号：TP301.6 文献标识码:A 文章编号:1006-8961(2015) - 论文引用格式： 小波变换与纹理合成相结合的图像修复算法 张东1，唐向宏1,2，张少鹏1，黄俊泽1 1.杭州电子科技大学通信工程学院，杭州 310018； 2.杭州电子科技大学电子信息工程学院，杭州 310018 摘 要：目的 为了克服传统的图像修复算法在结构和纹理边界的错误修复，本文利用小波变换域的系数特征，探讨了一种基于小波变换与纹理合成相结合的修复算法。方法 算法先利用小波变换将待修复图像分解成具有不同分辨率的低频子图和高频子图，然后根据不同子图各自的特征分别进行修复。对代表图像结构信息的低频子图，采用FMM算法进行修复；对代表图像纹理信息的高频子图，根据各子图中小波系数的特征，利用纹理合成方法进行修复。结果 仿真结果表明，本文采用的分层、分类修复方法对边缘破损具有良好的修复效果，其峰值信噪比相比于传统算法提高了1～2dB。结论 与相关算法相比，本文算法的综合修复能力较好，可以有效修复具有较强边缘和丰富纹理的破损图像，尤其对破损自然图像的修复，修复后图像质量得到较大提升，修复效果更符合人眼视觉效应。 关键词：图像修复；小波变换；纹理合成；分层分类 Image Inpainting Algorithm Based on Combination of Wavelet Transform and Texture Synthesis Zhang Dong1, Tang XiangHong1,2, Zhang ShaoPeng1, Huang JunZe1 1.School of Communication Engineering, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China; 2. School of Electronic and Information Engineering, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China Abstract: Objective: In order to overcome the error repair of the boundary of structure and texture in the traditional image inpainting algorithm, an image inpainting algorithm based on combination of wavelet transform and texture synthesis is discussed which utilize the characters of the wavelet transform domain coefficients. Wavelet transform has been used as a good image representation analysis in addition to statistical properties. Multi-resolution analysis of wavelet transform can be helpful to predict coarse-to-fine image structure. Especially, it is important to analyze texture and detailed patterns for natural images. Wavelet is capable of treating these elements altogether. Consider the advantages of the image decomposition algorithm, wavelet coefficients statistical properties and the visual impact of the edge information of the image, we proposed an image inpainting algorithm based on combination of wavelet transform and texture synthesis. Method: Our reconstruction modeling is