数字图像修复技术：原理、算法与应用

“这篇资源是西安建筑科技大学的一篇硕士学位论文，主要探讨了数字图像修复技术，包括基本原理、研究现状，并分析了几种典型算法的优缺点。作者李苏莉在导师王慧琴教授的指导下，提出了两种创新的图像修复算法：基于p-Laplace算子的CDD图像修复算法和自适应模板的图像修复算法。” 图像修复是一种关键的技术，它通过恢复图像的缺失或损坏部分，使图像恢复完整性和视觉质量。在文化遗产保护、网络传输中受损图像的恢复、图像内容的去除（如文字和划痕）以及对象移除等领域，图像修复都有着广泛的应用。 论文首先介绍了数字图像修复技术的基础，包括图像的破损检测、图像内容的理解和推理、以及填补破损区域的方法。图像修复的核心在于如何自然地融合新生成的像素与原始图像，使得修复后的图像既保持整体一致性，又不破坏原有细节。 第一种提出的算法是基于p-Laplace算子的CDD（Curvature Driven Diffusion）图像修复算法。CDD模型常用于平滑图像并减少噪声，但可能导致阶梯效应。p-Laplace算子则通过调整参数p值在1到2之间，既能避免阶梯效应，又能防止边缘模糊。通过半点差分格式设计数值算法，该方法特别适用于修复有划痕的旧照片和文字覆盖的图像。实验结果显示，这种方法能够快速收敛，提升图像边缘过渡的自然度，从而提高修复质量。 第二种算法是自适应模板的图像修复方法。该方法在匹配过程中，模板大小根据图像局部块的均匀度动态调整，以适应不同的图像特征。同时，通过使用双曲正切函数更新置信度，可以有效地阻止错误匹配的累积，减少因“累计误差”产生的修复质量问题。这种方法在修复图像边缘和复杂纹理方面表现出优于基于样本的修复方法的性能。 论文的关键点还包括曲率驱动扩散、p-Laplace算子的应用、图像的块均匀度评估以及置信度更新策略。这些技术和概念对于理解图像修复的机制和技术进展至关重要。通过这两种创新算法，作者为图像修复领域提供了新的思路和可能的解决方案。 这篇硕士论文深入浅出地概述了图像修复的理论与实践，对于初学者来说是一份宝贵的学习资料，同时也为研究人员提供了新的研究方向和算法设计灵感。