基于图像分割技术的数字图像修复研究开题报告

1. 研究目的与意义

研究目的：针对图像修复软件及传统修复算法对色彩或阶调存在缺陷的数字图像修复效果不佳的问题，在对传统数字修复技术深入研究的基础上，提出一种基于图像分割与色彩迁移技术的修复方案，以便更高效、更准确地恢复数字图像原貌。

研究意义：数字图像修复法为图像修复领域的研究提供了新思路，使得对破损的图像的复原不再拘泥于传统的手工修复技术和图像处理软件。

此方法将图像分割算法和色彩迁移算法相结合，解决了经典reinhard算法对目标图像全局的无差别色彩迁移问题，有效提高了图像修复的效率和复原后图像的质量。

2. 国内外研究现状分析

国内外研究概况：随着计算机技术的发展和社会对多媒体信息处理要求的增加，运用photoshop等软件修复的图像不再符合图像质量的高要求。

对此，国内外许多科研人员在有关图像修复的算法上做了很多研究，建立了各种有关图像修复的数学模型和图像修复方案。

1.图像分割技术的研究概况谢维信等[1]针对基于直方图函数的图像阈值分割法中单阈值分割法只处理目标与背景均单一的图像的局限性，深入研究了图像的多阈值分割法，提出了模糊约束fcm聚类多阈值图像分割方法。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：本研究针对局部有色彩或阶调缺陷的数字图像，提出一种基于图像分割和色彩迁移技术的修复方案，以恢复数字图像原貌。

首先将待修复区域与非目标区域分离，然后针对不同图像待修复区自身特性，采用与其匹配的参考图像进行色彩、纹理等调整，从而达到修复区域在整体图像中视觉效果的一致性。

最后，采用psnr、ssim等客观评价法对修复效果进行定量评价，验证本研究修复算法相对图像处理软件及传统全局修复算法的优势。

4. 研究创新点

项目特色：本研究提出了一种基于图像分割与色彩迁移的数字修复方案，实现了图像待修复区域与背景区域的精确分离与修复。

此外，该方案可较为精确地控制参考图像对目标图像的色彩迁移精度。

项目创新：本项目通过算法完成图像修复工作，改善了传统修复法操作繁杂且修复效果不佳的问题，有效提高了图像修复的效率和复原后图像的质量。