一种基于格林函数的图像局部重建方法

摘要

本发明涉及一种基于格林函数的图像局部重建方法。本发明首先采用稳定场来描述图像局部纹理，建立并求解图像局部纹理的稳定场方程，提出基于格林函数法的图像局部重建模型；利用格林函数的定义及物理意义，实现上述重建模型；对上述计算中涉及的梯度计算，提出“单向计算梯度分量”模式，并利用“就近原则”对参与梯度分量单向计算的相邻点设置优先级。本发明对每一个缺损点都有一个计算与赋值的过程，且梯度计算模式的设置，使得缺损边缘特征能够及时全面地被反映在梯度及格林函数计算中，这些使得本发明在图像准确方面取得了良好结果。且由于本发明的方法没有使用迭代计算，重建效率也比较高。

主权项

一种基于格林函数的图像局部重建方法，其特征在于：首先，对图像局部纹理的缺损区域建立稳定场模型及方程：‑ΔI(r)＝f,(r∈U)；其中，I(r)为描述图像局部纹理的函数；若为灰度图像，I(r)的值表示对应空间点的灰度值；若为彩色图像，I(r)表示其中任一颜色通道的值；r表示图像局部纹理区域的空间坐标，U表示整个图像局部纹理区域；Δ为拉普拉斯算子；对于稳定场，f表示场源，在图像重建中表示缺损区域周围的已知区域像素信息；林函数法求解上述方程得到图像局部重建模型：其中，为格林函数，为已知区域的像素值，i表示已知区域图像点序号；然后，采用如下计算方法进行格林函数的计算：$G(r,r_i)=\frac{g(r,r_i)k\left(r_i\right)}{\underset{i=1}{\overset{20}{\Sigma }}g(r,r_i)k\left(r_i\right)}$其中，$g(r,r_i)=\sqrt{1-{\left(\frac{\left|\right|{▿I}_0\left(r_i\right)|\times d_{{\mathrm{rr}}_i}\times \cos \theta |}{I_0\left(r_i\right)+1}\right)}^2},$g为已知区域像素点r_i对缺损点r的影响；为的模，为I₀(r_i)的梯度，I₀(r_i)为已知区域像素点r_i的值；为缺损点和已知点之间的距离，θ为缺损点和已知点之间连线与I₀(r_i)的梯度的夹角，k(r_i)为权值；计算采用单向计算梯度分量的梯度计算模式，即对缺损点周围的已知像素点梯度分量的计算，选择前向或者后向差分法来计算；对参与梯度分量单向计算的相邻点设置优先级，距离越近的相邻点的优先级越高。