数字图像修复：原理、算法改进与未来趋势

本文是一篇深入探讨数字图像修复技术的专业论文，着重于计算机与信息工程学院计算机科学与技术专业的毕业设计项目。作者何文俊针对"图像修复技术研究"这一主题进行了详细的研究，主要关注的是数字图像在局部数据丢失或损坏情况下的恢复策略。 首先，论文概述了数字图像修复技术的基本原理，它是一种通过特定规则处理损坏图像的技术，旨在恢复图像的完整性和视觉连续性。这种技术在文化遗产保护、网络传输图像修复、去除图像干扰如文字和划痕，以及背景恢复等领域具有重要意义。 作者系统地介绍了当前国内外数字图像修复领域的研究现状，包括各种典型算法如曲率驱动扩散、置信度驱动、纹理匹配和优先级排序等。对于这些算法，论文分别进行了详细介绍，分析它们的优点和局限性，例如，曲率驱动扩散法能有效模拟自然图像的结构，但可能在复杂场景下效果受限；置信度驱动方法依赖于先验信息，但可能存在误差传播问题。 论文的核心部分是Criminis基于样本的图像修复算法的研究。作者深入剖析了这种方法的原理，并通过实验验证了其性能。尽管Criminis算法在某些情况下表现出色，但作者也指出了存在的不足，比如过度依赖样本库可能导致生成的修复结果缺乏创新性。为了改进，作者提出了针对性的优化建议，可能涉及到算法参数调整或结合其他技术提升泛化能力。 最后，论文总结了所有讨论过的算法，并根据它们的优缺点和适用范围进行了分类和对比。这揭示了当代数字图像修复技术的主要特点，如依赖于先进算法、深度学习的发展趋势，以及在实际应用中可能遇到的挑战，如噪声抑制、复杂场景适应性、实时性等。 未来的研究方向上，论文着重指出数字图像修复技术需要解决的问题，例如，如何实现更高质量的修复、提高算法的鲁棒性、以及开发更高效的并行和分布式处理技术。这篇论文提供了一个全面的视角，不仅阐述了现有技术，还对未来的研究提出了富有洞察力的建议，对数字图像修复技术的发展具有重要参考价值。