数字图像修复技术：从修复到纹理合成

“数字图像修复技术综述.pdf”是北航数字图像处理课程中关于图像修复技术的课件，主要涵盖了图像修复的基本概念、技术分类、应用实例及未来展望。 数字图像修复技术是图像复原领域的一个核心部分，旨在利用现有图像信息自动恢复丢失的部分。这一技术广泛应用于旧照片修复、视频中的文字去除和视频错误隐藏等场景。在理解并综合现有文献的基础上，该综述首先阐述了数字图像修复的数学基础，包括可能涉及的变分方法和偏微分方程，这些理论工具为图像修复提供了数学模型。 接下来，文章详细介绍了两种主要的图像修复技术： 1. 基于几何图像模型的图像修补（inpainting）技术：这种方法侧重于修复图像中的小尺度损伤，如划痕、污渍或小面积缺失。它通常利用图像的局部结构和边缘信息，通过平滑和复制邻近区域的像素来填补缺失部分。几何模型可以是基于图像的局部相似性、图像的全局连续性或者更复杂的图像特征。 2. 基于纹理合成的图像补全（completion）技术：当图像中存在大块丢失时，这种技术更为有效。它通过分析周围区域的纹理模式，生成新的纹理以填充丢失区域。纹理合成通常涉及到统计学习和自动生成纹理样本的过程，以确保新生成的区域与原始图像无缝融合。 文中还展示了这两种技术的实际应用案例，通过具体的例子来说明它们在不同场景下的表现和效果。这些案例可能包括旧照片修复，去除图像背景中的干扰元素，以及在视频中隐藏由于传输错误或遮挡造成的画面破损。 最后，基于对数字图像修复问题的深入理解，作者对未来的研究方向提出了展望。这可能包括提高修复质量、处理更复杂场景的能力、减少人工干预的需求，以及结合深度学习和人工智能技术以实现更加智能和自适应的图像修复算法。 这篇综述为读者提供了一个全面了解数字图像修复技术的平台，涵盖了从基本原理到实际应用的各个方面，对于学习和研究图像处理领域的专业人士具有很高的参考价值。