非纹理的曲率驱动扩散的图像修复

资 源 简 介

非纹理的曲率驱动扩散的图像修复

详 情 说 明

曲率驱动扩散（CDD）模型是一种专门用于非纹理图像修复的偏微分方程方法。该方法由Bertalmio等人在经典论文中提出，主要解决图像中非纹理区域的损伤修复问题。与传统的基于纹理合成的方法不同，CDD模型特别适用于处理平滑渐变区域、几何结构等非纹理内容。

该模型的核心思想是利用曲率信息来控制扩散过程。当图像区域具有较高曲率（如边缘）时，扩散过程会减缓以保护结构特征；而在低曲率区域（平坦区域）则会加快扩散速度。这种自适应的扩散机制能够有效保持图像的结构连续性，同时平滑填充受损区域。

CDD模型通过建立能量最小化框架，将图像修复问题转化为求解特定的偏微分方程。其数学表达式中包含曲率相关项，这使得扩散过程能够感知图像的几何特征。在数值实现上，通常采用有限差分法进行离散化求解。

这种方法的优势在于对非纹理区域（如天空、水面、皮肤等）的修复效果显著，能保持几何结构的自然过渡。但它也有局限性，比如对纹理区域的修复效果欠佳，且计算复杂度较高。后续研究常将CDD与其他方法结合，以提升综合修复性能。