引入蛇模型的曲率驱动扩散图像修复方法

• 作者: 刘晓锋 吴亚娟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像修复 曲率 蛇模型 图像增强项
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 185-187
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2751字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.06.054

摘要

数字图像修复方法可以自动地修复数字图像中用户定义的污损区域.T.F.Chan等人提出的非纹理的曲率驱动扩散算法是基于偏微分方程的图像修复的代表算法之一.通过在该算法中应用蛇模型的图像增强项,提出了引入蛇模型的曲率驱动扩散图像修复方法,在热扩散过程中,拉动曲线向目标边界演化,达到修复污损图像中的断裂边缘的目的,从而较好保持图像的视觉连通性.实验结果表明,在迭代次数相同的条件下,可以比原始的曲率驱动扩散图像修复算法获得更好的修复效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓锋	西华师范大学计算机学院	20	58	6.0	7.0
2	吴亚娟	四川大学计算机学院	26	75	6.0	8.0