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    188宝金博页面版: 基于改进FCM和径向基函数插值的图像修复_尹宝勇

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    内容提示： 江西理工大学学报JournalofJiangxiUniversityofScienceandTechnology第 35 卷 第 3 期2014 年 6 月Vol.35, No.3Jun. 20140 引 言图像修复是长期以来在图像处理和计算机视觉领域中的一个研究热点 . 图像修复是指对图像中缺失信息的局部区域进行修补或删除图像中某些多余的物体，以恢复其完整性、连续性和自然的视觉效果 .目前图像修复主要存在两种技术：一种是基于非纹理结构的图像修复技术，主要方法是基于偏微分方程（ PDE ）的数字图像修复算法 [1-3] ；另一种是基于纹理结构的图像修复技术，主要的方法是基于图收稿日期： 2014-01-20基金项目：江西省188宝金博页面版厅青年科学...

    文档格式：PDF | 页数：6 | 浏览次数：23 | 上传日期：2017-04-08 10:20:12 | 文档星级：
    江西理工大学学报JournalofJiangxiUniversityofScienceandTechnology第 35 卷 第 3 期2014 年 6 月Vol.35, No.3Jun. 20140 引 言图像修复是长期以来在图像处理和计算机视觉领域中的一个研究热点 . 图像修复是指对图像中缺失信息的局部区域进行修补或删除图像中某些多余的物体，以恢复其完整性、连续性和自然的视觉效果 .目前图像修复主要存在两种技术：一种是基于非纹理结构的图像修复技术，主要方法是基于偏微分方程（ PDE ）的数字图像修复算法 [1-3] ；另一种是基于纹理结构的图像修复技术，主要的方法是基于图收稿日期： 2014-01-20基金项目：江西省188宝金博页面版厅青年科学基金项目（ GJJ13377 ）作者简介：尹宝勇（ 1978- ），男，讲师，主要从事人工智能和图像处理等方面的研究， E-mail:yinbaoyong@gmail.com.文章编号： 2095-3046 （2014）03-0073-06DOI ： 10.13265/j.cnki.jxlgdxxb.2014.03.014基于改进 FCM和径向基函数插值的图像修复尹宝勇， 刘 慧，刘建生（江西理工大学理学院， 江西 赣州 341000 ）摘 要：图像破损区域的检测提取是图像修复过程中的关键预处理步骤，： C 均值聚类算法（ FCM ） 在聚类过程中易受到初始聚类中心影响并陷入局部最优 . 提出一种基于差分演化的改进： C 均值聚类算法 (DEFCM) ，该方法通过建立图像的灰度 - 梯度直方图获取聚类数目，作为差分演化算法（ DE ）问题的维数，结合改进的 FCM 自适应提取图像破损区域，在此基础上，利用径向基函数插值方法 (RBF) 对图像进行修复 . 经实验验证，该方法能解决 FCM 算法陷入局部最优的问题，能正确、稳定的提取灰度图像的多种破损区域， RBF 通过对破损区域的插值得到缺失信息，实现图像的修复 .关键词：图像修复；： C 均值聚类；差分演化；径向基函数插值中图分类号： TP391 文献标志码： ADigital image inpainting by DEFCM and RBF interpolationYIN Bao-yong, LIU Hui, LIU Jian-sheng(School of Science, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000, China)Abstract: Detecting damaged areas of an image to extract is an essential step of pretreatment in the imagerestoration process. Fuzzy C-Means clustering algorithm (FCM) in the process of cluster is susceptible to initialcluster centers into a local optimum. A method for digital image inpainting based on Different Evolution FuzzyC-Means (DEFCM) and Radial Basis Functions (RBF) interpolation is proposed. Through the establishment ofgray - gradient histogram, it obtains the number of clustering as dimension of Differential Evolution algorithm(DE), combining with FCM adaption to extract damaged areas, and inpaint them by radial basis functioninterpolation. The experimental results show that the proposed algotithm can solve the problem of FCMalgorithm falling into the local optimum, and can extract grayscale image from various damaged areas correctlyand stably; the missing information can be restored correctly in the damaged areas by RBF interpolationalgorithm to get the image inpainted .Key words ： digital image inpainting; fuzzy C-means; differential evolution; radial basis functions

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