基于Curvelet变换的样本块图像修复算法提高现有样本块修复算法性能

资 源 简 介

基于Curvelet变换的样本块图像修复算法提高现有样本块修复算法性能

详 情 说 明

图像修复技术旨在自动填充图像中缺失或损坏的区域，使其视觉上自然连贯。样本块修复算法是当前主流方法之一，其核心思想是从已知区域选取相似样本块来填充缺失部分。传统方法主要依赖颜色和纹理相似度进行块匹配，但在复杂结构（如边缘、曲线）的修复上容易出现模糊或结构断裂问题。

基于Curvelet变换的改进算法通过以下步骤提升性能：

方向特征增强：Curvelet变换擅长捕捉多尺度、多方向的几何特征。算法首先对图像进行4方向Curvelet分解，提取待修复区域的边缘和曲线结构信息，弥补传统方法对方向不敏感的缺陷。

联合相似度度量：将颜色相似度（如RGB或Lab空间距离）与Curvelet方向特征相似度加权结合，形成综合匹配准则。例如，对于强方向性区域（如建筑边缘），方向权重更高；对平坦区域则侧重颜色一致性。

结构稀疏优化：构建颜色-方向结构的稀疏度函数，约束修复块的选取过程。通过最小化该函数，确保填充块不仅在颜色上匹配，还能保持局部结构的连贯性，减少人工痕迹。

这一改进显著提升了复杂结构图像的修复效果，尤其在边缘锐利度保持和曲线连续性恢复方面表现突出。算法的计算开销主要集中在Curvelet变换和多特征匹配阶段，可通过预计算和局部搜索策略优化效率。未来的扩展方向包括结合深度学习进行自适应权重分配，以及探索更高维度的特征融合方法。