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基于MRF的图像样本修补技术研究及实现

作　者: 闫玉佳其
导　师: 孙俊喜
学　校: 长春理工大学
专　业: 电子科学与技术
关键词: 图像修补马尔可夫随机场多尺度续贯最大后验概率准则
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 21次
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内容摘要

在Cheng算法基础上,实现基于MRF模型的样本修补改进算法,该算法引入等照度线的几何信息,重新定义了优先级公式并改进了置信度项的更新法则,从而在实现纹理修补的同时,较好保持了图像的结构特征。探讨基于多尺度MRF模型的样本修补算法,该算法使用续贯最大后验概率准则替代单尺度算法采用的最大后验概率准则准则,针对不同尺度的图像样本采用不同权重的代价函数,通过低分辨率填充信息指导高分辨率目标区域的修补,实现全局和局部信息的有机融合,抑制垃圾物的生成,同时较好保持了结构和纹理特征的连续性。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-6
目录  6-7
第一章绪论  7-11
  1.1 研究背景  7
  1.2 研究现状  7-9
  1.3 论文主要工作及内容  9-11
第二章基础知识  11-18
  2.1 马尔可夫随机场  11-13
  2.2 基于MRF模型的样本修补技术  13-16
  2.3 小结  16-18
第三章基于MRF模型的样本修补改进算法  18-25
  3.1 基于MRF模型的样本修补算法——CHENG算法  18
  3.2 基于MRF模型的样本修补改进算法  18-21
  3.3 实验结果与分析  21-24
  3.4 小结  24-25
第四章基于多尺度MRF图像样本修补算法  25-34
  4.1 引言  25-26
  4.2 基于多尺度MRF图像样本修补算法  26-29
  4.3 实验结果与分析  29-32
  4.4 小结  32-34
第五章总结与展望  34-36
  5.1 总结  34
  5.2 展望  34-36
致谢  36-37
攻读硕十学位期间已经发表或录用的论文(第一作者)  37-38
参考文献  38-40

基于MRF的图像样本修补技术研究及实现

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