基于粗糙数据推理的BSCB图像修补算法

论文摘要

BSCB模型在传输过程中引入Laplace算子时采用的点是某一像素周围4个邻点,对像素的表示会有局限性,进而造成修复后边缘模糊的现象。为优化这一问题,提出一种基于粗糙数据推理的改进BSCB算法,利用粗糙数据推理空间制定与某一像素相关联的采取规则以期挖掘像素之间的近似关系、衍生关系及拓展关系,选取与某一像素相关性最大的点,从而避免像素表示的局部性问题。实验结果表明,与经典的BSCB算法相比,改进后的算法在传输过程中采取的点更能体现图像结构,可获得较好的视觉效果,峰值信噪比也从数据层面证实修复效果的改善。

论文目录

• 1 引言
• 2 基于粗糙数据推理的BSCB算法改进
•   2.1 BSCB算法原理
•   2.2 粗糙数据推理理论
•   2.3 基于粗糙数据推理的改进算法
• 3 实验结果与分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 朱昭昭,周宁,陈永,王小刚

关键词: 图像处理,图像修补,传输和扩散,算子,粗糙数据推理,算法

来源: 激光与光电子学进展 2019年23期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 计算机软件及计算机应用

单位: 兰州交通大学电子与信息工程学院

基金: 国家自然科学基金(61650207,61841303),教育部人文社会科学研究基金(19YJC760012)

分类号: TP391.41

页码: 107-115

总页数: 9

文件大小: 662K

下载量: 136