拓扑梯度耦合FCMC的全自动图像修复优化算法

• 作者: 陈阳
• 来源期刊: 包装工程
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值 拓扑梯度 最小重构路径 关键点择取 权重距离函数 图像修复优化
• 年，卷（期）: 2014,（21）
• 所属期刊栏目: 技术专论
• 页码范围: 96-103
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

目的 当前图像修复算法的损坏区域大都是依靠人工来确定,难以自动鉴定损坏区域,使其修复效率较低.此类算法通过利用像素缺失区域的间断边缘来完成填充,导致重构图像视觉间断,且都是依赖随机修复路径,增加了算法时耗.提出拓扑梯度最小重构路径耦合FCMC (Fuzzy C-mean Clustering)的全自动图像修复算法.方法 基于图像损坏区域与完好区域之间的性质差异,引入模糊C均值(FCMC),通过损坏区域的聚类中心与各像素之间的距离来计算隶属度函数,设计基于FCMC的损坏区域自动鉴定算法,以自动识别待修复区域;再嵌入拓扑梯度,定义像素缺失区域的关键点选择规则,建立权重距离函数,得到像素缺失区域的连续轮廓,设计最低修复路径成本方案,完成图像重构;以PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)为评估指标,构造图像修复反馈机制,优化修复图像.结果 仿真结果显示:与当前图像修复算法相比,该算法可自动鉴定图像像素缺失区域,能够提取像素缺失区域的连续轮廓.同时,具有更好的修复视觉效果与更高的修复效率,重构图像不存在模糊与视觉不连通.结论 提出的算法能够实现图像的全自动修复,可提高修复图像质量与效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈阳		18	31	3.0	5.0