基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法：原理、優(yōu)化與應(yīng)用探索一、引言1.1研究背景與意義在數(shù)字化時(shí)代，圖像作為信息傳播和存儲(chǔ)的重要載體，廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。然而，由于拍攝環(huán)境、設(shè)備故障、傳輸過程中的干擾以及圖像本身的老化等因素，圖像往往會(huì)出現(xiàn)各種缺陷，如破損、遮擋、噪聲污染等，這些缺陷嚴(yán)重影響了圖像的質(zhì)量和信息傳遞效果。圖像修復(fù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，旨在通過算法和技術(shù)手段，對(duì)受損圖像進(jìn)行恢復(fù)和重建，使其盡可能恢復(fù)到原始狀態(tài)或達(dá)到更優(yōu)的視覺效果。圖像修復(fù)在眾多領(lǐng)域都發(fā)揮著不可或缺的作用。在文化遺產(chǎn)保護(hù)領(lǐng)域，許多珍貴的歷史文物、古老的繪畫和照片等，由于年代久遠(yuǎn)或保存不當(dāng)，出現(xiàn)了破損、褪色等問題。通過圖像修復(fù)技術(shù)，可以對(duì)這些文物圖像進(jìn)行修復(fù)，使其重現(xiàn)昔日光彩，為文化研究和傳承提供重要的資料。例如，對(duì)于一幅遭受蟲蛀和褪色的古代書畫作品，利用圖像修復(fù)技術(shù)能夠去除污漬、填補(bǔ)破損部分，還原畫面的細(xì)節(jié)和色彩，讓后人能夠領(lǐng)略到其原本的藝術(shù)魅力。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，醫(yī)學(xué)圖像（如X光、CT、MRI等）對(duì)于疾病的診斷和治療具有關(guān)鍵意義。但在成像過程中，可能會(huì)出現(xiàn)圖像模糊、噪聲干擾等問題，影響醫(yī)生對(duì)病情的準(zhǔn)確判斷。圖像修復(fù)技術(shù)能夠?qū)︶t(yī)學(xué)圖像進(jìn)行降噪、增強(qiáng)和修復(fù)，提高圖像的清晰度和準(zhǔn)確性，輔助醫(yī)生更精準(zhǔn)地診斷疾病，制定治療方案。比如在CT圖像中，去除噪聲干擾后，醫(yī)生可以更清晰地觀察到病變部位的形態(tài)和特征，為疾病的早期診斷和治療提供有力支持。在影視制作和數(shù)字媒體領(lǐng)域，圖像修復(fù)技術(shù)用于修復(fù)拍攝過程中出現(xiàn)的瑕疵，如劃痕、噪點(diǎn)等，提高影片的視覺效果。在電影特效制作中，常常需要對(duì)虛擬場(chǎng)景或角色進(jìn)行圖像修復(fù)和優(yōu)化，使其更加逼真和生動(dòng)，增強(qiáng)觀眾的觀影體驗(yàn)。此外，在安防監(jiān)控、遙感圖像分析等領(lǐng)域，圖像修復(fù)技術(shù)也有著廣泛的應(yīng)用，能夠幫助提取更準(zhǔn)確的信息，提升系統(tǒng)的性能和可靠性。傳統(tǒng)的圖像修復(fù)方法主要包括基于偏微分方程（PDE）的方法和基于紋理合成的方法?；赑DE的方法通過求解偏微分方程，將圖像中已知區(qū)域的信息按照一定的擴(kuò)散規(guī)則傳播到待修復(fù)區(qū)域，適用于修復(fù)小面積的破損區(qū)域，能夠較好地保持圖像的結(jié)構(gòu)信息，但對(duì)于大面積破損區(qū)域的修復(fù)效果不佳，且計(jì)算復(fù)雜度較高?；诩y理合成的方法則是從圖像的已知區(qū)域中提取紋理特征，然后將其復(fù)制到待修復(fù)區(qū)域，以實(shí)現(xiàn)圖像的修復(fù)，這種方法在修復(fù)大面積紋理區(qū)域時(shí)具有一定優(yōu)勢(shì)，但對(duì)于含有復(fù)雜結(jié)構(gòu)和語義信息的圖像，容易出現(xiàn)模糊和失真等問題。為了克服傳統(tǒng)方法的局限性，基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法逐漸成為研究熱點(diǎn)。該算法將圖像劃分為多個(gè)樣本塊，通過分析樣本塊之間的結(jié)構(gòu)相似性和相關(guān)性，從已知區(qū)域中選擇合適的樣本塊來填充待修復(fù)區(qū)域。這種方法充分利用了圖像的局部結(jié)構(gòu)信息，能夠在修復(fù)過程中更好地保持圖像的結(jié)構(gòu)和紋理特征，對(duì)于大面積破損區(qū)域以及含有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的圖像具有更好的修復(fù)效果。然而，當(dāng)前基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法仍然存在一些問題，如樣本塊匹配的準(zhǔn)確性和效率有待提高，在處理復(fù)雜場(chǎng)景圖像時(shí)容易出現(xiàn)誤匹配；修復(fù)過程中可能會(huì)引入新的噪聲或偽影，影響修復(fù)質(zhì)量；對(duì)于不同類型和特點(diǎn)的圖像，算法的適應(yīng)性和魯棒性還需要進(jìn)一步增強(qiáng)。因此，深入研究基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法具有重要的理論和實(shí)際意義。在理論方面，有助于進(jìn)一步完善圖像修復(fù)的理論體系，推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理學(xué)科的發(fā)展，為解決其他相關(guān)領(lǐng)域的問題提供新的思路和方法。在實(shí)際應(yīng)用中，能夠提高圖像修復(fù)的質(zhì)量和效率，滿足文化遺產(chǎn)保護(hù)、醫(yī)學(xué)、影視制作等眾多領(lǐng)域?qū)Ω哔|(zhì)量圖像修復(fù)的需求，具有廣闊的應(yīng)用前景和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀圖像修復(fù)技術(shù)作為計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域的重要研究方向，一直受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。近年來，基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法因其在處理復(fù)雜圖像破損問題上的優(yōu)勢(shì)，成為研究的熱點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外在該領(lǐng)域取得了一系列有價(jià)值的研究成果。國(guó)外方面，Criminisi等人于2003年提出了經(jīng)典的基于樣本塊的修補(bǔ)算法。該算法通過在待修復(fù)區(qū)域邊緣選取優(yōu)先權(quán)最高的像素點(diǎn)p，以p為中心構(gòu)造一個(gè)n??n大小的像素塊，然后在完好區(qū)域?qū)ふ遗c該模板塊最相似的樣本塊，用找到的樣本塊更新模板塊中的待修復(fù)信息，最后更新已修復(fù)塊中像素點(diǎn)的置信度，并開始下一次迭代修復(fù)，直至修復(fù)完成。Criminisi算法采用紋理合成的方法去除圖像中的大物體，在當(dāng)時(shí)取得了較好的效果，為后續(xù)基于樣本塊的圖像修復(fù)算法研究奠定了基礎(chǔ)。其優(yōu)先權(quán)計(jì)算、最佳匹配模塊的搜索及填充、置信度項(xiàng)的更新等步驟，成為后續(xù)改進(jìn)算法重點(diǎn)關(guān)注和優(yōu)化的方向。2009年，《ARandomizedCorrespondenceAlgorithmforStructuralImageEditing》一文提出了PatchMatch算法。該算法的核心思想是利用圖像的連續(xù)性，即一個(gè)圖像patch塊A附近的patch塊的最近鄰最有可能出現(xiàn)在A的最近鄰附近，通過這種方式大量減少搜索范圍，利用迭代的方式保證大多數(shù)點(diǎn)能盡快收斂。PatchMatch算法在樣本塊匹配的效率上有了顯著提升，為基于樣本塊的圖像修復(fù)算法在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí)提供了更高效的匹配策略，使得圖像修復(fù)在時(shí)間復(fù)雜度上有了較大改善，推動(dòng)了基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法在實(shí)際應(yīng)用中的發(fā)展。國(guó)內(nèi)學(xué)者在基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法研究方面也成果頗豐。王向陽等人在《基于空間相關(guān)性的圖像補(bǔ)全》中，利用圖像的空間相關(guān)性與經(jīng)典的Criminisi算法結(jié)合，將原來尋找最佳匹配塊的全局搜索改為局域搜索，減少了搜索時(shí)間。其基本原理是基于圖像的空間分布呈現(xiàn)局域相關(guān)的特點(diǎn)，即具有相同性質(zhì)（亮度、顏色等）的像素相鄰分布，通過這種改進(jìn)，在不顯著影響修復(fù)質(zhì)量的前提下，有效提升了算法的運(yùn)行效率，使算法在實(shí)際應(yīng)用中更具可行性，尤其是在處理實(shí)時(shí)性要求較高的圖像修復(fù)任務(wù)時(shí)，展現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢(shì)。吳曉軍等人在2012年發(fā)表的《基于樣本和線性結(jié)構(gòu)信息的大范圍圖像修復(fù)算法》中，提出平均值補(bǔ)償辦法減少匹配誤差，通過增加懲罰項(xiàng)來避免一個(gè)像素塊在圖像修復(fù)過程中多次被使用。該方法針對(duì)大規(guī)模圖像修復(fù)中樣本塊匹配誤差和重復(fù)使用問題進(jìn)行了有效改進(jìn)，提高了修復(fù)的準(zhǔn)確性和圖像的整體質(zhì)量，特別是在處理大面積破損圖像時(shí)，能夠更好地保持圖像的結(jié)構(gòu)和紋理信息，使得修復(fù)后的圖像更加自然和真實(shí)。郭勇等人在2013年將塊匹配法與邊緣驅(qū)動(dòng)填充順序、全局搜索與局部搜索相結(jié)合，充分發(fā)揮修補(bǔ)過程中填充優(yōu)先權(quán)的作用，有效地修補(bǔ)了圖像受損區(qū)域的紋理和結(jié)構(gòu)信息。這種方法綜合考慮了圖像的不同特征和修復(fù)過程中的多個(gè)關(guān)鍵因素，通過優(yōu)化填充順序和搜索策略，進(jìn)一步提升了基于樣本塊的圖像修復(fù)算法在處理復(fù)雜紋理和結(jié)構(gòu)圖像時(shí)的性能，為解決復(fù)雜場(chǎng)景下的圖像修復(fù)問題提供了新的思路和方法。盡管國(guó)內(nèi)外在基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法研究上取得了一定進(jìn)展，但當(dāng)前研究仍存在一些不足之處。在樣本塊匹配方面，雖然已有算法在匹配效率和準(zhǔn)確性上有了一定提升，但在處理復(fù)雜場(chǎng)景圖像時(shí)，如包含大量相似紋理、復(fù)雜結(jié)構(gòu)或光照變化劇烈的圖像，仍然容易出現(xiàn)誤匹配的情況，導(dǎo)致修復(fù)結(jié)果出現(xiàn)偏差。在修復(fù)質(zhì)量上，部分算法在修復(fù)過程中可能會(huì)引入新的噪聲或偽影，影響修復(fù)后的圖像質(zhì)量，尤其是在修復(fù)大面積破損區(qū)域時(shí)，如何保持修復(fù)區(qū)域與周圍區(qū)域的自然過渡和一致性，仍然是一個(gè)亟待解決的問題。此外，對(duì)于不同類型和特點(diǎn)的圖像，現(xiàn)有的算法在適應(yīng)性和魯棒性方面還有待進(jìn)一步提高，缺乏一種通用的、能夠有效處理各種復(fù)雜圖像修復(fù)任務(wù)的算法框架。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在深入探究基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法，針對(duì)當(dāng)前算法存在的問題進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高圖像修復(fù)的質(zhì)量和效率，增強(qiáng)算法的適應(yīng)性和魯棒性，以滿足不同領(lǐng)域?qū)Ω哔|(zhì)量圖像修復(fù)的需求。具體研究?jī)?nèi)容如下：深入剖析基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法原理：全面分析現(xiàn)有基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法，包括經(jīng)典的Criminisi算法、PatchMatch算法等。詳細(xì)研究算法中樣本塊的劃分方式、結(jié)構(gòu)相似性度量方法以及樣本塊的填充策略等關(guān)鍵部分。通過對(duì)算法原理的深入理解，明確算法在保持圖像結(jié)構(gòu)和紋理特征方面的優(yōu)勢(shì)，以及在樣本塊匹配準(zhǔn)確性、修復(fù)效率等方面存在的不足，為后續(xù)的算法優(yōu)化提供理論基礎(chǔ)。例如，對(duì)于Criminisi算法，分析其優(yōu)先權(quán)計(jì)算方法對(duì)修復(fù)順序的影響，以及在復(fù)雜圖像場(chǎng)景下，由于優(yōu)先權(quán)計(jì)算的局限性可能導(dǎo)致的修復(fù)偏差；研究PatchMatch算法利用圖像連續(xù)性減少搜索范圍的原理，以及在實(shí)際應(yīng)用中，該原理在不同圖像內(nèi)容和噪聲干擾下的有效性。優(yōu)化樣本塊匹配算法：針對(duì)當(dāng)前樣本塊匹配算法在準(zhǔn)確性和效率上的問題，提出改進(jìn)策略。從特征提取和匹配準(zhǔn)則兩個(gè)關(guān)鍵方面入手，一方面，研究更有效的圖像特征提取方法，如結(jié)合局部特征和全局特征，或者利用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取高級(jí)語義特征，以提高樣本塊特征表示的準(zhǔn)確性和魯棒性，使其能夠更準(zhǔn)確地描述圖像的結(jié)構(gòu)和紋理信息，減少誤匹配的發(fā)生。另一方面，優(yōu)化匹配準(zhǔn)則，除了傳統(tǒng)的歐氏距離、歸一化互相關(guān)等度量方法，探索引入基于機(jī)器學(xué)習(xí)的相似性度量方法，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林等，根據(jù)圖像的特點(diǎn)自適應(yīng)地調(diào)整匹配準(zhǔn)則，提高匹配的準(zhǔn)確性和效率。例如，在處理含有復(fù)雜紋理的圖像時(shí)，利用CNN提取紋理特征，通過SVM模型判斷樣本塊之間的相似性，提高匹配的精度。增強(qiáng)修復(fù)過程中的穩(wěn)定性和質(zhì)量控制：為了解決修復(fù)過程中可能引入新噪聲或偽影的問題，研究有效的噪聲抑制和質(zhì)量控制方法。在樣本塊填充過程中，通過對(duì)填充區(qū)域與周圍區(qū)域的平滑過渡處理，如采用加權(quán)平均、高斯濾波等方法，減少塊效應(yīng)的產(chǎn)生，使修復(fù)區(qū)域與周圍區(qū)域自然融合。同時(shí)，引入質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)修復(fù)過程中的圖像質(zhì)量，如峰值信噪比（PSNR）、結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）等，根據(jù)質(zhì)量評(píng)估結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整修復(fù)參數(shù)，確保修復(fù)質(zhì)量的穩(wěn)定性和可靠性。例如，在每次樣本塊填充后，計(jì)算修復(fù)區(qū)域的PSNR和SSIM值，當(dāng)發(fā)現(xiàn)質(zhì)量指標(biāo)低于設(shè)定閾值時(shí)，調(diào)整填充策略或重新選擇樣本塊進(jìn)行填充。提升算法的適應(yīng)性和魯棒性：考慮到不同類型和特點(diǎn)的圖像對(duì)修復(fù)算法的要求不同，研究算法的自適應(yīng)調(diào)整機(jī)制。通過對(duì)圖像的特征分析，如紋理復(fù)雜度、結(jié)構(gòu)復(fù)雜度、噪聲類型等，自動(dòng)選擇合適的樣本塊大小、匹配算法和修復(fù)參數(shù)，使算法能夠更好地適應(yīng)各種復(fù)雜圖像修復(fù)任務(wù)。同時(shí)，研究算法在不同噪聲干擾、光照變化等惡劣條件下的魯棒性，通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型訓(xùn)練等方法，提高算法對(duì)各種復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力。例如，對(duì)于紋理復(fù)雜的圖像，自動(dòng)選擇較小的樣本塊以更好地保留紋理細(xì)節(jié)；對(duì)于受到高斯噪聲干擾的圖像，在修復(fù)前先進(jìn)行去噪處理，并調(diào)整修復(fù)參數(shù)以適應(yīng)噪聲環(huán)境。開展實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與應(yīng)用研究：收集和整理多種類型的圖像數(shù)據(jù)集，包括自然場(chǎng)景圖像、醫(yī)學(xué)圖像、文物圖像等，涵蓋不同的破損類型和程度。利用這些數(shù)據(jù)集對(duì)改進(jìn)后的算法進(jìn)行全面的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，與現(xiàn)有主流圖像修復(fù)算法進(jìn)行對(duì)比分析，從修復(fù)質(zhì)量、修復(fù)效率、適應(yīng)性等多個(gè)方面評(píng)估算法的性能。將改進(jìn)后的算法應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景，如文化遺產(chǎn)保護(hù)中的文物圖像修復(fù)、醫(yī)學(xué)影像分析中的圖像預(yù)處理等，驗(yàn)證算法在實(shí)際應(yīng)用中的可行性和有效性，進(jìn)一步推動(dòng)基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法在實(shí)際領(lǐng)域中的應(yīng)用和發(fā)展。例如，將算法應(yīng)用于修復(fù)一幅遭受嚴(yán)重破損的古代書畫文物圖像，對(duì)比修復(fù)前后的圖像質(zhì)量和細(xì)節(jié)信息，評(píng)估算法在實(shí)際文物保護(hù)中的應(yīng)用效果。1.4研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)為實(shí)現(xiàn)研究目標(biāo)，解決當(dāng)前基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法存在的問題，本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，具體如下：數(shù)學(xué)建模：對(duì)基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法進(jìn)行深入的數(shù)學(xué)建模，分析樣本塊劃分、特征提取、匹配準(zhǔn)則以及填充策略等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的數(shù)學(xué)原理和邏輯關(guān)系。例如，通過建立樣本塊特征向量的數(shù)學(xué)模型，精確描述樣本塊的結(jié)構(gòu)和紋理信息；利用數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)匹配準(zhǔn)則，量化樣本塊之間的相似性度量，為算法的優(yōu)化和改進(jìn)提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，從數(shù)學(xué)層面揭示算法的內(nèi)在機(jī)制和潛在問題。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：收集豐富多樣的圖像數(shù)據(jù)集，涵蓋自然場(chǎng)景、醫(yī)學(xué)、文物等不同類型的圖像，并設(shè)置不同程度和類型的破損情況。使用這些數(shù)據(jù)集對(duì)改進(jìn)前后的圖像修復(fù)算法進(jìn)行全面的實(shí)驗(yàn)測(cè)試，記錄修復(fù)結(jié)果和相關(guān)性能指標(biāo)數(shù)據(jù)。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，直觀地評(píng)估算法在不同場(chǎng)景下的修復(fù)效果，為算法的改進(jìn)提供實(shí)際數(shù)據(jù)支持，確保研究成果的實(shí)用性和可靠性。對(duì)比分析：將改進(jìn)后的基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法與現(xiàn)有主流圖像修復(fù)算法，如經(jīng)典的Criminisi算法、PatchMatch算法以及其他最新研究成果進(jìn)行對(duì)比分析。從修復(fù)質(zhì)量、修復(fù)效率、適應(yīng)性等多個(gè)維度進(jìn)行評(píng)估，通過對(duì)比分析，明確改進(jìn)算法的優(yōu)勢(shì)和不足，為進(jìn)一步優(yōu)化算法提供參考依據(jù)，展示研究成果在該領(lǐng)域的先進(jìn)性和創(chuàng)新性。相較于現(xiàn)有研究，本研究在以下幾個(gè)方面具有創(chuàng)新點(diǎn)：多特征融合的樣本塊匹配：提出一種多特征融合的樣本塊匹配方法，將局部特征和全局特征相結(jié)合，并引入深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取高級(jí)語義特征。這種方法能夠更全面、準(zhǔn)確地描述樣本塊的特征，有效提高樣本塊匹配的準(zhǔn)確性和魯棒性，減少?gòu)?fù)雜場(chǎng)景下的誤匹配問題，為圖像修復(fù)提供更可靠的匹配基礎(chǔ)。例如，在處理一幅包含復(fù)雜建筑結(jié)構(gòu)和自然紋理的圖像時(shí)，通過多特征融合，能夠更精準(zhǔn)地找到與待修復(fù)區(qū)域結(jié)構(gòu)和紋理相似的樣本塊，從而提升修復(fù)效果。自適應(yīng)修復(fù)參數(shù)調(diào)整機(jī)制：設(shè)計(jì)了一種基于圖像特征分析的自適應(yīng)修復(fù)參數(shù)調(diào)整機(jī)制。該機(jī)制能夠根據(jù)圖像的紋理復(fù)雜度、結(jié)構(gòu)復(fù)雜度、噪聲類型等特征，自動(dòng)選擇合適的樣本塊大小、匹配算法和修復(fù)參數(shù)，使算法能夠更好地適應(yīng)各種復(fù)雜圖像修復(fù)任務(wù)。與傳統(tǒng)算法固定參數(shù)的方式相比，這種自適應(yīng)機(jī)制顯著提高了算法的適應(yīng)性和魯棒性，能夠在不同類型的圖像上取得更優(yōu)的修復(fù)效果。比如，對(duì)于紋理簡(jiǎn)單、結(jié)構(gòu)規(guī)則的圖像，自動(dòng)選擇較大的樣本塊和相對(duì)簡(jiǎn)單的匹配算法，提高修復(fù)效率；對(duì)于紋理復(fù)雜、噪聲較多的圖像，則自動(dòng)調(diào)整為較小的樣本塊和更復(fù)雜的匹配算法，以保證修復(fù)質(zhì)量?；谫|(zhì)量評(píng)估的動(dòng)態(tài)修復(fù)策略：引入實(shí)時(shí)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)，如峰值信噪比（PSNR）、結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）等，對(duì)修復(fù)過程中的圖像質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。根據(jù)質(zhì)量評(píng)估結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整修復(fù)策略，當(dāng)發(fā)現(xiàn)修復(fù)質(zhì)量下降時(shí)，及時(shí)調(diào)整樣本塊選擇、填充方式或其他修復(fù)參數(shù)，確保修復(fù)質(zhì)量的穩(wěn)定性和可靠性。這種基于質(zhì)量評(píng)估的動(dòng)態(tài)修復(fù)策略能夠有效避免修復(fù)過程中出現(xiàn)的噪聲、偽影等問題，提高修復(fù)后的圖像質(zhì)量。例如，在修復(fù)醫(yī)學(xué)圖像時(shí)，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)PSNR和SSIM值，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并糾正可能出現(xiàn)的修復(fù)偏差，為醫(yī)生提供更準(zhǔn)確的圖像信息。二、圖像修復(fù)基礎(chǔ)與樣本塊結(jié)構(gòu)特性原理2.1圖像修復(fù)技術(shù)概述2.1.1圖像修復(fù)的概念與定義圖像修復(fù)（ImageInpainting）是圖像處理領(lǐng)域中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，旨在對(duì)受損、遮擋或存在缺失部分的圖像進(jìn)行恢復(fù)和重建，使其盡可能還原到原始的完整狀態(tài)或達(dá)到視覺上較為理想的效果。從本質(zhì)上講，圖像修復(fù)是一種根據(jù)圖像中已知區(qū)域的信息，通過特定的算法和技術(shù)來推斷并填補(bǔ)未知區(qū)域內(nèi)容的過程。在實(shí)際應(yīng)用中，圖像可能會(huì)因?yàn)槎喾N原因而出現(xiàn)缺陷，例如在拍攝過程中，由于光線不足、相機(jī)抖動(dòng)、鏡頭污漬等因素，導(dǎo)致圖像出現(xiàn)模糊、噪聲、劃痕等問題；在圖像傳輸過程中，可能會(huì)受到網(wǎng)絡(luò)干擾、數(shù)據(jù)丟失等影響，使圖像部分信息缺失；對(duì)于一些歷史文物圖像、老照片等，由于長(zhǎng)時(shí)間的保存和自然老化，會(huì)出現(xiàn)褪色、破損、霉斑等現(xiàn)象。這些受損圖像嚴(yán)重影響了圖像所承載信息的有效傳遞和利用，而圖像修復(fù)技術(shù)正是解決這些問題的重要手段。圖像修復(fù)技術(shù)在圖像處理領(lǐng)域中占據(jù)著舉足輕重的地位。它是圖像增強(qiáng)、圖像分割、目標(biāo)識(shí)別等后續(xù)圖像處理任務(wù)的重要預(yù)處理步驟。例如，在進(jìn)行圖像分割時(shí)，如果圖像存在噪聲或破損，可能會(huì)導(dǎo)致分割結(jié)果不準(zhǔn)確，影響對(duì)圖像中目標(biāo)物體的提取和分析。通過圖像修復(fù)技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和修復(fù)破損部分，可以提高圖像的質(zhì)量，為后續(xù)的圖像分割提供更準(zhǔn)確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，從而提升分割的精度和可靠性。在圖像識(shí)別任務(wù)中，清晰、完整的圖像有助于提高識(shí)別算法對(duì)目標(biāo)物體的特征提取和分類能力，減少誤識(shí)別的概率。此外，圖像修復(fù)技術(shù)還在眾多實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用，如文化遺產(chǎn)保護(hù)、醫(yī)學(xué)影像分析、影視制作、安防監(jiān)控等，為這些領(lǐng)域的發(fā)展提供了重要的技術(shù)支持。2.1.2常見圖像修復(fù)方法分類及特點(diǎn)隨著圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，出現(xiàn)了多種圖像修復(fù)方法，這些方法可以根據(jù)其原理和特點(diǎn)大致分為以下幾類：基于偏微分方程（PDE）的方法：該方法的基本原理是將圖像視為一個(gè)二維函數(shù)，通過建立偏微分方程來描述圖像的局部性質(zhì)和變化規(guī)律，將圖像中已知區(qū)域的信息按照一定的擴(kuò)散規(guī)則傳播到待修復(fù)區(qū)域，從而實(shí)現(xiàn)圖像修復(fù)。以經(jīng)典的全變分（TV）模型為例，它通過最小化圖像的全變分能量來保持圖像的邊緣和結(jié)構(gòu)信息，同時(shí)對(duì)噪聲和破損區(qū)域進(jìn)行平滑處理。具體來說，TV模型將圖像的修復(fù)問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)能量泛函的最小化問題，通過求解該泛函的歐拉-拉格朗日方程，得到圖像的修復(fù)結(jié)果。基于PDE的方法適用于修復(fù)小面積的破損區(qū)域，能夠較好地保持圖像的結(jié)構(gòu)信息，修復(fù)后的圖像邊緣清晰，過渡自然。然而，這種方法也存在一些局限性，對(duì)于大面積破損區(qū)域的修復(fù)效果不佳，因?yàn)殡S著破損區(qū)域的增大，擴(kuò)散過程中可能會(huì)導(dǎo)致信息丟失和模糊；而且基于PDE的方法通常需要求解復(fù)雜的偏微分方程，計(jì)算復(fù)雜度較高，修復(fù)時(shí)間較長(zhǎng)，在實(shí)際應(yīng)用中可能受到計(jì)算資源和時(shí)間的限制。基于紋理合成的方法：這類方法的核心思想是從圖像的已知區(qū)域中提取紋理特征，然后將這些紋理特征復(fù)制、粘貼或合成到待修復(fù)區(qū)域，以填補(bǔ)缺失的部分。在進(jìn)行紋理合成時(shí)，通常會(huì)采用一些相似性度量準(zhǔn)則，如歐氏距離、歸一化互相關(guān)等，來尋找與待修復(fù)區(qū)域最相似的紋理樣本塊，然后將這些樣本塊按照一定的規(guī)則進(jìn)行拼接和融合，以實(shí)現(xiàn)圖像的修復(fù)。基于紋理合成的方法在修復(fù)大面積紋理區(qū)域時(shí)具有一定優(yōu)勢(shì)，能夠快速生成與周圍區(qū)域紋理相似的修復(fù)結(jié)果，使修復(fù)后的圖像在紋理上保持一致性。但對(duì)于含有復(fù)雜結(jié)構(gòu)和語義信息的圖像，容易出現(xiàn)模糊和失真等問題。這是因?yàn)樵诩y理合成過程中，可能無法準(zhǔn)確地捕捉和復(fù)制圖像的復(fù)雜結(jié)構(gòu)信息，導(dǎo)致修復(fù)后的圖像結(jié)構(gòu)不清晰，與原始圖像的語義內(nèi)容存在偏差?；跇颖緣K的方法：基于樣本塊的圖像修復(fù)方法是將圖像劃分為多個(gè)大小相同或不同的樣本塊，通過分析樣本塊之間的結(jié)構(gòu)相似性和相關(guān)性，從已知區(qū)域中選擇合適的樣本塊來填充待修復(fù)區(qū)域。以Criminisi算法為代表，該算法首先計(jì)算待修復(fù)區(qū)域邊緣上每個(gè)像素點(diǎn)的優(yōu)先權(quán)，優(yōu)先權(quán)的計(jì)算綜合考慮了置信度項(xiàng)和數(shù)據(jù)項(xiàng)，置信度項(xiàng)反映了該像素點(diǎn)周圍已知信息的可靠性，數(shù)據(jù)項(xiàng)則體現(xiàn)了圖像的結(jié)構(gòu)信息。然后選擇優(yōu)先權(quán)最高的像素點(diǎn)，以該點(diǎn)為中心構(gòu)造一個(gè)樣本塊，在已知區(qū)域中通過搜索找到與該樣本塊最相似的匹配塊，將匹配塊的信息復(fù)制到待修復(fù)樣本塊中，不斷迭代直至修復(fù)完成。這種方法充分利用了圖像的局部結(jié)構(gòu)信息，能夠在修復(fù)過程中更好地保持圖像的結(jié)構(gòu)和紋理特征，對(duì)于大面積破損區(qū)域以及含有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的圖像具有更好的修復(fù)效果。然而，基于樣本塊的方法也面臨一些挑戰(zhàn)，如樣本塊匹配的準(zhǔn)確性和效率有待提高，在處理復(fù)雜場(chǎng)景圖像時(shí)容易出現(xiàn)誤匹配，導(dǎo)致修復(fù)結(jié)果不理想；此外，算法的性能對(duì)樣本塊的大小和形狀較為敏感，需要根據(jù)圖像的具體特點(diǎn)進(jìn)行合理選擇?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的方法：近年來，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)方法逐漸成為研究熱點(diǎn)。這類方法主要通過大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)圖像的特征和模式，建立圖像修復(fù)模型。例如，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）強(qiáng)大的特征提取能力，對(duì)受損圖像進(jìn)行特征提取和分析，然后通過網(wǎng)絡(luò)的解碼器部分生成修復(fù)后的圖像。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）也被廣泛應(yīng)用于圖像修復(fù)領(lǐng)域，它由生成器和判別器組成，生成器負(fù)責(zé)生成修復(fù)后的圖像，判別器則用于判斷生成的圖像是否真實(shí)，通過生成器和判別器之間的對(duì)抗訓(xùn)練，不斷提高生成圖像的質(zhì)量。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的復(fù)雜特征和修復(fù)模式，對(duì)于各種類型的圖像修復(fù)任務(wù)都具有一定的適應(yīng)性和靈活性。但該方法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和較高的計(jì)算資源，訓(xùn)練過程較為復(fù)雜和耗時(shí)；而且模型的性能和泛化能力依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足或不具有代表性，可能會(huì)導(dǎo)致模型的修復(fù)效果不佳，在實(shí)際應(yīng)用中受到一定的限制。2.2基于樣本塊的圖像修復(fù)算法基礎(chǔ)2.2.1Criminisi算法詳解Criminisi算法作為基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法中的經(jīng)典代表，在圖像修復(fù)領(lǐng)域具有重要地位。該算法由AntonioCriminisi等人提出，其核心思想是利用圖像中已知區(qū)域的信息來推斷和填充缺失區(qū)域，通過合理的優(yōu)先權(quán)計(jì)算和相似性度量，實(shí)現(xiàn)對(duì)破損圖像的有效修復(fù)。下面詳細(xì)闡述Criminisi算法的流程、優(yōu)先權(quán)計(jì)算和相似性度量等關(guān)鍵步驟。Criminisi算法的流程可以概括為以下幾個(gè)主要步驟：確定待修復(fù)區(qū)域與邊緣：首先，明確圖像中需要修復(fù)的區(qū)域，通常用掩膜（Mask）來標(biāo)記待修復(fù)區(qū)域，掩膜中值為1的部分表示待修復(fù)區(qū)域，值為0的部分表示已知區(qū)域。然后，確定待修復(fù)區(qū)域的邊緣，邊緣是待修復(fù)區(qū)域與已知區(qū)域的交界部分，后續(xù)的修復(fù)操作將從邊緣開始進(jìn)行。計(jì)算優(yōu)先權(quán)：對(duì)于待修復(fù)區(qū)域邊緣上的每個(gè)像素點(diǎn)p，計(jì)算其優(yōu)先權(quán)P(p)。優(yōu)先權(quán)的計(jì)算綜合考慮了置信度項(xiàng)C(p)和數(shù)據(jù)項(xiàng)D(p)，公式為P(p)=C(p)\cdotD(p)。其中，置信度項(xiàng)C(p)用于衡量像素點(diǎn)p周圍已知信息的可靠性，它反映了以像素點(diǎn)p為中心的樣本塊中已知像素的比例。已知像素比例越高，置信度項(xiàng)的值越大，說明該樣本塊的信息越可靠，其計(jì)算公式為C(p)=\frac{\sum_{q\in\Psi_p\cap\overline{\Omega}}C(q)}{|\Psi_p|}，其中\(zhòng)Psi_p是以像素點(diǎn)p為中心的樣本塊，\overline{\Omega}表示已知區(qū)域，|\Psi_p|表示樣本塊\Psi_p的大小。數(shù)據(jù)項(xiàng)D(p)則體現(xiàn)了圖像的結(jié)構(gòu)信息，它通過計(jì)算像素點(diǎn)p處的等照度線方向與待修復(fù)區(qū)域邊緣法線方向的夾角來衡量，夾角越小，數(shù)據(jù)項(xiàng)的值越大，說明該像素點(diǎn)處的結(jié)構(gòu)信息越重要，越應(yīng)優(yōu)先修復(fù)，計(jì)算公式為D(p)=\frac{|\nablaI_p^{\perp}\cdotn_p|}{\alpha}，其中\(zhòng)nablaI_p^{\perp}是像素點(diǎn)p處的等照度線方向，n_p是待修復(fù)區(qū)域邊緣在像素點(diǎn)p處的法線方向，\alpha是歸一化因子，通常取值為255。選擇優(yōu)先權(quán)最高的像素點(diǎn)：在計(jì)算完待修復(fù)區(qū)域邊緣上所有像素點(diǎn)的優(yōu)先權(quán)后，選擇優(yōu)先權(quán)最高的像素點(diǎn)p_{max}作為當(dāng)前修復(fù)的起點(diǎn)。這個(gè)像素點(diǎn)將作為構(gòu)造樣本塊的中心，后續(xù)的匹配和填充操作都將圍繞它展開。構(gòu)造樣本塊與尋找最佳匹配塊：以優(yōu)先權(quán)最高的像素點(diǎn)p_{max}為中心，構(gòu)造一個(gè)大小為n??n的樣本塊\Psi_{p_{max}}，該樣本塊包含了部分待修復(fù)區(qū)域和部分已知區(qū)域。然后，在已知區(qū)域中通過搜索尋找與樣本塊\Psi_{p_{max}}最相似的匹配塊\Psi_{q}。相似性度量通常采用偏差平方和（SSD）準(zhǔn)則，即計(jì)算樣本塊\Psi_{p_{max}}與已知區(qū)域中各個(gè)候選樣本塊\Psi_{q}對(duì)應(yīng)像素的差值平方和，差值平方和最小的候選樣本塊即為最佳匹配塊，其計(jì)算公式為SSD(\Psi_{p_{max}},\Psi_{q})=\sum_{i\in\Psi_{p_{max}}\cap\Omega}(I_{p_{max}}(i)-I_{q}(i))^2，其中I_{p_{max}}(i)和I_{q}(i)分別表示樣本塊\Psi_{p_{max}}和\Psi_{q}中像素i的灰度值或顏色值。填充與更新：將找到的最佳匹配塊\Psi_{q}中的信息復(fù)制到待修復(fù)樣本塊\Psi_{p_{max}}的待修復(fù)部分，完成對(duì)該樣本塊的填充。填充完成后，更新已修復(fù)塊中像素點(diǎn)的置信度，并重新計(jì)算待修復(fù)區(qū)域邊緣的像素點(diǎn)優(yōu)先權(quán)，開始下一次迭代修復(fù)。重復(fù)以上步驟，直到待修復(fù)區(qū)域全部被修復(fù)完畢。在Criminisi算法中，優(yōu)先權(quán)計(jì)算是確定修復(fù)順序的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過綜合考慮置信度項(xiàng)和數(shù)據(jù)項(xiàng)，能夠優(yōu)先修復(fù)那些結(jié)構(gòu)信息重要且周圍已知信息可靠的區(qū)域，從而保證修復(fù)過程中圖像的結(jié)構(gòu)和紋理信息得到較好的保留。例如，在修復(fù)一幅包含建筑物的圖像時(shí)，對(duì)于建筑物邊緣等結(jié)構(gòu)關(guān)鍵位置的像素點(diǎn)，其數(shù)據(jù)項(xiàng)較大，同時(shí)如果這些像素點(diǎn)周圍的已知區(qū)域較多，置信度項(xiàng)也會(huì)較大，因此這些位置會(huì)被優(yōu)先修復(fù)，有助于保持建筑物的輪廓和結(jié)構(gòu)完整性。相似性度量則直接影響到最佳匹配塊的搜索結(jié)果，進(jìn)而影響修復(fù)效果。SSD準(zhǔn)則通過量化樣本塊之間像素值的差異，能夠在一定程度上準(zhǔn)確地找到與待修復(fù)樣本塊最相似的匹配塊。然而，SSD準(zhǔn)則也存在一些局限性，它僅考慮了像素值的差異，對(duì)于圖像的結(jié)構(gòu)和語義信息的利用不夠充分，在處理復(fù)雜場(chǎng)景圖像時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)誤匹配的情況，導(dǎo)致修復(fù)結(jié)果出現(xiàn)偏差。2.2.2樣本塊結(jié)構(gòu)特性在圖像修復(fù)中的作用機(jī)制樣本塊結(jié)構(gòu)特性在基于樣本塊的圖像修復(fù)算法中起著至關(guān)重要的作用，它是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量圖像修復(fù)的核心要素。樣本塊是圖像的局部區(qū)域，其結(jié)構(gòu)特性包含了豐富的圖像信息，如紋理、邊緣、形狀等，這些信息對(duì)于準(zhǔn)確理解圖像內(nèi)容和進(jìn)行有效的修復(fù)具有重要意義。樣本塊利用自身結(jié)構(gòu)特性實(shí)現(xiàn)圖像修復(fù)的過程主要基于以下原理：首先，通過對(duì)圖像進(jìn)行分塊處理，將圖像劃分為多個(gè)大小相同或不同的樣本塊。每個(gè)樣本塊都包含了一定的局部結(jié)構(gòu)信息，這些信息反映了圖像在該局部區(qū)域的特征。在修復(fù)過程中，根據(jù)待修復(fù)樣本塊的結(jié)構(gòu)特性，在已知區(qū)域中尋找與之結(jié)構(gòu)相似的樣本塊作為匹配塊。通過分析樣本塊的紋理特征，如紋理的方向、頻率、周期性等，以及邊緣特征，如邊緣的位置、方向和強(qiáng)度等，來衡量樣本塊之間的相似性。當(dāng)找到與待修復(fù)樣本塊結(jié)構(gòu)相似的匹配塊后，將匹配塊的信息復(fù)制到待修復(fù)樣本塊中，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)缺失或損壞部分的填充。由于匹配塊與待修復(fù)樣本塊具有相似的結(jié)構(gòu)特性，填充后的區(qū)域能夠較好地融入周圍的圖像環(huán)境，保持圖像的結(jié)構(gòu)和紋理的連續(xù)性和一致性。樣本塊結(jié)構(gòu)特性對(duì)修復(fù)效果有著顯著的影響。一方面，準(zhǔn)確利用樣本塊的結(jié)構(gòu)特性能夠提高修復(fù)的準(zhǔn)確性和質(zhì)量。在修復(fù)一幅具有復(fù)雜紋理的圖像時(shí)，通過精確分析樣本塊的紋理結(jié)構(gòu)，能夠找到紋理特征高度相似的匹配塊，使得修復(fù)后的區(qū)域紋理自然、逼真，與周圍區(qū)域無縫銜接，有效避免了模糊和失真等問題。另一方面，樣本塊的大小和形狀選擇也會(huì)對(duì)修復(fù)效果產(chǎn)生重要影響。較小的樣本塊能夠更好地捕捉圖像的細(xì)節(jié)信息，適用于修復(fù)含有精細(xì)紋理和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的圖像區(qū)域，但搜索匹配塊的計(jì)算量較大，且可能會(huì)引入較多的塊效應(yīng)；較大的樣本塊則能夠提高修復(fù)效率，適用于修復(fù)大面積的平滑區(qū)域或紋理相對(duì)簡(jiǎn)單的區(qū)域，但在處理復(fù)雜結(jié)構(gòu)時(shí)可能會(huì)丟失細(xì)節(jié)信息。因此，合理選擇樣本塊的大小和形狀，充分發(fā)揮樣本塊結(jié)構(gòu)特性的優(yōu)勢(shì)，對(duì)于優(yōu)化圖像修復(fù)效果至關(guān)重要。三、基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性算法的關(guān)鍵要素分析3.1樣本塊大小與形狀的選擇策略3.1.1不同大小樣本塊對(duì)修復(fù)效果的影響樣本塊大小的選擇在基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法中起著至關(guān)重要的作用，它直接影響著修復(fù)效果和計(jì)算效率。不同大小的樣本塊在處理各種圖像場(chǎng)景時(shí)具有不同的表現(xiàn)，通過大量實(shí)驗(yàn)對(duì)比可以深入分析其具體影響。對(duì)于小樣本塊而言，其在修復(fù)含有精細(xì)紋理和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的圖像區(qū)域時(shí)具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。由于小樣本塊能夠更精確地捕捉圖像的細(xì)節(jié)信息，在修復(fù)一幅古老繪畫作品時(shí)，對(duì)于畫面中人物的發(fā)絲、衣物的紋理等精細(xì)部分，小樣本塊可以更準(zhǔn)確地找到與之匹配的結(jié)構(gòu)相似塊，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)這些細(xì)節(jié)的精確修復(fù)，使修復(fù)后的圖像能夠最大程度地保留原始圖像的精細(xì)特征。小樣本塊在處理小面積破損區(qū)域時(shí)也表現(xiàn)出色，能夠快速準(zhǔn)確地填充破損部分，使修復(fù)后的區(qū)域與周圍區(qū)域自然融合。然而，小樣本塊也存在一些局限性。由于其包含的信息相對(duì)較少，在匹配過程中容易受到噪聲和局部干擾的影響，導(dǎo)致誤匹配的概率增加。當(dāng)圖像受到噪聲污染時(shí)，小樣本塊可能會(huì)將噪聲信息也納入匹配范圍，從而影響修復(fù)效果。此外，使用小樣本塊進(jìn)行修復(fù)時(shí)，由于需要處理的樣本塊數(shù)量較多，搜索匹配塊的計(jì)算量會(huì)顯著增大，導(dǎo)致修復(fù)時(shí)間延長(zhǎng)，計(jì)算效率降低。大樣本塊在圖像修復(fù)中也有其自身的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。大樣本塊包含的信息豐富，在修復(fù)大面積的平滑區(qū)域或紋理相對(duì)簡(jiǎn)單的區(qū)域時(shí)具有明顯優(yōu)勢(shì)。在修復(fù)一張風(fēng)景照片中的藍(lán)天、草地等大面積均勻區(qū)域時(shí)，大樣本塊可以一次性獲取更多的全局信息，快速找到與之匹配的相似塊進(jìn)行填充，大大提高修復(fù)效率。同時(shí)，大樣本塊在匹配過程中對(duì)噪聲和局部干擾具有一定的魯棒性，因?yàn)槠浒男畔⑤^多，能夠在一定程度上平均掉局部的噪聲影響，減少誤匹配的發(fā)生。但是，大樣本塊在處理復(fù)雜結(jié)構(gòu)和精細(xì)紋理時(shí)存在不足。由于其尺寸較大，對(duì)于圖像中的細(xì)微結(jié)構(gòu)和紋理特征的分辨率較低，容易丟失細(xì)節(jié)信息，導(dǎo)致修復(fù)后的圖像在細(xì)節(jié)處出現(xiàn)模糊或失真的情況。在修復(fù)一幅包含古建筑復(fù)雜雕花的圖像時(shí)，大樣本塊可能無法準(zhǔn)確還原雕花的精細(xì)結(jié)構(gòu)，使修復(fù)后的圖像在這些關(guān)鍵部位失去原有的藝術(shù)價(jià)值。為了更直觀地展示不同大小樣本塊對(duì)修復(fù)效果的影響，我們進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)。選取了多幅具有不同特征的圖像，包括自然場(chǎng)景圖像、人物圖像、文物圖像等，并對(duì)每幅圖像人為制造不同類型和程度的破損區(qū)域。在實(shí)驗(yàn)中，分別設(shè)置小樣本塊大小為5??5、7??7，大樣本塊大小為15??15、20??20，使用基于樣本塊的圖像修復(fù)算法進(jìn)行修復(fù)，并記錄修復(fù)后的圖像質(zhì)量指標(biāo)，如峰值信噪比（PSNR）、結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）等。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在修復(fù)含有精細(xì)紋理和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的圖像區(qū)域時(shí)，小樣本塊（如5??5、7??7）的PSNR和SSIM值相對(duì)較高，說明其能夠更好地保留圖像的細(xì)節(jié)信息，修復(fù)效果更優(yōu)；而在修復(fù)大面積平滑區(qū)域時(shí)，大樣本塊（如15??15、20??20）的PSNR和SSIM值更高，修復(fù)效率和質(zhì)量更有保障。這進(jìn)一步驗(yàn)證了不同大小樣本塊在不同圖像場(chǎng)景下的適用性差異，為實(shí)際應(yīng)用中樣本塊大小的選擇提供了有力的實(shí)驗(yàn)依據(jù)。3.1.2樣本塊形狀的適應(yīng)性研究樣本塊形狀的選擇也是基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法中的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容，不同形狀的樣本塊在特定圖像修復(fù)任務(wù)中具有不同的適用性。常見的樣本塊形狀包括矩形、圓形等，它們各自的幾何特性決定了在圖像修復(fù)過程中的表現(xiàn)和適用場(chǎng)景。矩形樣本塊是基于樣本塊的圖像修復(fù)算法中最常用的形狀之一，如經(jīng)典的Criminisi算法就采用矩形樣本塊。矩形樣本塊的優(yōu)點(diǎn)在于其規(guī)則的形狀便于處理和計(jì)算，在圖像分塊和匹配過程中具有較高的效率。由于矩形的邊界清晰、直角特性明顯，在進(jìn)行樣本塊的劃分和搜索匹配時(shí)，能夠利用計(jì)算機(jī)的矩陣運(yùn)算等高效算法，快速確定樣本塊的位置和范圍，從而節(jié)省計(jì)算時(shí)間。矩形樣本塊在處理具有規(guī)則結(jié)構(gòu)和紋理的圖像時(shí)表現(xiàn)良好，能夠較好地對(duì)齊圖像中的線條、邊緣等結(jié)構(gòu)信息，保持修復(fù)后的圖像結(jié)構(gòu)完整性。在修復(fù)一幅建筑圖像時(shí)，矩形樣本塊可以沿著建筑的邊緣和輪廓進(jìn)行排列和匹配，有效地恢復(fù)建筑的幾何形狀和結(jié)構(gòu)特征。然而，矩形樣本塊在處理一些不規(guī)則形狀的圖像區(qū)域或含有復(fù)雜曲線結(jié)構(gòu)的圖像時(shí)存在局限性。由于其直角形狀的限制，在匹配不規(guī)則區(qū)域時(shí)，可能無法完全貼合區(qū)域的邊界，導(dǎo)致部分信息丟失或匹配不準(zhǔn)確，從而影響修復(fù)效果。圓形樣本塊則具有獨(dú)特的幾何特性，使其在某些圖像修復(fù)任務(wù)中具有優(yōu)勢(shì)。圓形樣本塊的中心對(duì)稱性使其在處理圖像中的圓形物體、弧形結(jié)構(gòu)或具有旋轉(zhuǎn)對(duì)稱性的紋理時(shí)具有更好的適應(yīng)性。在修復(fù)一幅包含圓形表盤的圖像時(shí)，圓形樣本塊能夠更好地捕捉表盤的圓形特征和紋理信息，找到與之匹配的樣本塊進(jìn)行修復(fù)，相比矩形樣本塊，能夠更準(zhǔn)確地恢復(fù)表盤的形狀和細(xì)節(jié)。圓形樣本塊在處理噪聲和局部干擾時(shí)也具有一定的優(yōu)勢(shì)，其平滑的邊界可以減少因樣本塊邊界不連續(xù)而導(dǎo)致的塊效應(yīng)，使修復(fù)后的圖像過渡更加自然。但是，圓形樣本塊的計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較高，在圖像分塊和匹配過程中，由于其不規(guī)則的形狀，不能像矩形樣本塊那樣直接利用簡(jiǎn)單的矩陣運(yùn)算，需要采用更復(fù)雜的算法來確定樣本塊的位置和范圍，這增加了計(jì)算量和計(jì)算時(shí)間。為了深入研究不同形狀樣本塊在特定圖像修復(fù)任務(wù)中的適用性，我們?cè)O(shè)計(jì)了針對(duì)性的實(shí)驗(yàn)。選擇了多幅包含不同形狀特征的圖像，如含有圓形物體的圖像、具有復(fù)雜曲線結(jié)構(gòu)的圖像以及規(guī)則結(jié)構(gòu)的圖像等。對(duì)每幅圖像設(shè)置不同形狀的樣本塊進(jìn)行修復(fù)實(shí)驗(yàn)，分別采用矩形樣本塊（大小為10??10）和圓形樣本塊（半徑為5），并對(duì)比修復(fù)后的圖像質(zhì)量和修復(fù)效率。通過計(jì)算修復(fù)后的圖像峰值信噪比（PSNR）、結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）以及修復(fù)所需的時(shí)間等指標(biāo)，評(píng)估不同形狀樣本塊的修復(fù)效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在處理具有規(guī)則結(jié)構(gòu)的圖像時(shí)，矩形樣本塊的修復(fù)效率較高，PSNR和SSIM值也能達(dá)到較好的水平；而在處理含有圓形物體或復(fù)雜曲線結(jié)構(gòu)的圖像時(shí)，圓形樣本塊的修復(fù)效果更優(yōu)，能夠更好地保持圖像的形狀和紋理特征，但其修復(fù)時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)。這表明在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)圖像的具體特征和修復(fù)任務(wù)的需求，合理選擇樣本塊的形狀，以達(dá)到最佳的修復(fù)效果。3.2優(yōu)先權(quán)計(jì)算與置信度更新3.2.1傳統(tǒng)優(yōu)先權(quán)計(jì)算方法剖析在基于樣本塊的圖像修復(fù)算法中，傳統(tǒng)的優(yōu)先權(quán)計(jì)算方法在確定修復(fù)順序方面起著關(guān)鍵作用。以經(jīng)典的Criminisi算法為例，其優(yōu)先權(quán)計(jì)算綜合考慮了置信度項(xiàng)和數(shù)據(jù)項(xiàng)兩個(gè)重要因素。置信度項(xiàng)用于衡量樣本塊中已知信息的可靠性。在Criminisi算法中，對(duì)于待修復(fù)區(qū)域邊緣上的像素點(diǎn)p，其置信度項(xiàng)C(p)的計(jì)算基于以p為中心的樣本塊中已知像素的比例。公式為C(p)=\frac{\sum_{q\in\Psi_p\cap\overline{\Omega}}C(q)}{|\Psi_p|}，其中\(zhòng)Psi_p是以像素點(diǎn)p為中心的樣本塊，\overline{\Omega}表示已知區(qū)域，|\Psi_p|表示樣本塊\Psi_p的大小。當(dāng)樣本塊中已知像素的比例越高時(shí)，C(p)的值越大，這意味著該樣本塊中的信息越可靠，在修復(fù)過程中應(yīng)給予更高的優(yōu)先級(jí)。在修復(fù)一幅帶有文字的圖像時(shí)，如果某個(gè)待修復(fù)樣本塊中已知像素較多，即該樣本塊大部分處于已知區(qū)域，那么其置信度項(xiàng)就會(huì)較高，表明這個(gè)樣本塊的信息可信度高，更有可能被優(yōu)先用于修復(fù)，因?yàn)榛诳煽康囊阎畔⑦M(jìn)行修復(fù)，能夠減少修復(fù)過程中的不確定性，提高修復(fù)的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)項(xiàng)則體現(xiàn)了圖像的結(jié)構(gòu)信息。Criminisi算法通過計(jì)算像素點(diǎn)p處的等照度線方向與待修復(fù)區(qū)域邊緣法線方向的夾角來確定數(shù)據(jù)項(xiàng)D(p)，公式為D(p)=\frac{|\nablaI_p^{\perp}\cdotn_p|}{\alpha}，其中\(zhòng)nablaI_p^{\perp}是像素點(diǎn)p處的等照度線方向，n_p是待修復(fù)區(qū)域邊緣在像素點(diǎn)p處的法線方向，\alpha是歸一化因子，通常取值為255。當(dāng)夾角越小時(shí)，數(shù)據(jù)項(xiàng)的值越大，說明該像素點(diǎn)處的結(jié)構(gòu)信息越重要，在修復(fù)時(shí)應(yīng)優(yōu)先考慮。在修復(fù)一幅包含建筑物的圖像時(shí)，建筑物的邊緣部分對(duì)于保持圖像的結(jié)構(gòu)完整性至關(guān)重要。對(duì)于建筑物邊緣上的像素點(diǎn)，其等照度線方向與待修復(fù)區(qū)域邊緣法線方向的夾角較小，數(shù)據(jù)項(xiàng)較大，因此這些像素點(diǎn)在優(yōu)先權(quán)計(jì)算中會(huì)獲得較高的權(quán)重，優(yōu)先被修復(fù)，從而有助于準(zhǔn)確恢復(fù)建筑物的輪廓和結(jié)構(gòu)。然而，傳統(tǒng)的優(yōu)先權(quán)計(jì)算方法存在一定的局限性。一方面，傳統(tǒng)方法對(duì)置信度項(xiàng)的計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單，僅考慮了樣本塊中已知像素的比例，沒有充分考慮已知像素的分布情況以及它們與待修復(fù)像素之間的空間關(guān)系。在某些情況下，即使樣本塊中已知像素比例較高，但如果這些已知像素分布不均勻，或者與待修復(fù)像素的空間相關(guān)性較差，那么基于這樣的置信度項(xiàng)來確定修復(fù)順序，可能無法保證修復(fù)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。當(dāng)圖像中存在噪聲干擾時(shí)，噪聲像素可能會(huì)被誤判為已知像素，從而影響置信度項(xiàng)的計(jì)算，導(dǎo)致修復(fù)順序不合理，最終影響修復(fù)效果。另一方面，數(shù)據(jù)項(xiàng)的計(jì)算僅依賴于等照度線方向和待修復(fù)區(qū)域邊緣法線方向的夾角，對(duì)于圖像中復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和紋理信息的利用不夠全面。在處理含有復(fù)雜紋理和不規(guī)則結(jié)構(gòu)的圖像時(shí)，這種簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)項(xiàng)計(jì)算方式可能無法準(zhǔn)確反映圖像結(jié)構(gòu)的重要性和復(fù)雜性，導(dǎo)致在修復(fù)過程中不能優(yōu)先修復(fù)關(guān)鍵的結(jié)構(gòu)部分，從而出現(xiàn)結(jié)構(gòu)不連續(xù)、紋理模糊等問題。在修復(fù)一幅具有復(fù)雜紋理的自然風(fēng)景圖像時(shí)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)項(xiàng)計(jì)算方法可能無法準(zhǔn)確區(qū)分不同紋理區(qū)域的結(jié)構(gòu)重要性，使得在修復(fù)過程中不能按照紋理和結(jié)構(gòu)的真實(shí)情況進(jìn)行合理修復(fù)，影響修復(fù)后的圖像質(zhì)量。3.2.2改進(jìn)的優(yōu)先權(quán)計(jì)算與置信度更新策略為了克服傳統(tǒng)優(yōu)先權(quán)計(jì)算方法和置信度更新策略的局限性，提升圖像修復(fù)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，提出以下改進(jìn)策略。在優(yōu)先權(quán)計(jì)算方面，引入更多的圖像特征來綜合評(píng)估樣本塊的優(yōu)先級(jí)。除了傳統(tǒng)的置信度項(xiàng)和數(shù)據(jù)項(xiàng)，增加圖像的梯度信息和局部結(jié)構(gòu)相似性信息。對(duì)于梯度信息，通過計(jì)算樣本塊內(nèi)像素的梯度幅值和方向，能夠更準(zhǔn)確地反映圖像的邊緣和紋理變化情況。對(duì)于一個(gè)包含明顯邊緣的樣本塊，其梯度幅值較大，表明該區(qū)域的結(jié)構(gòu)變化明顯，在修復(fù)時(shí)應(yīng)給予更高的優(yōu)先級(jí)。在修復(fù)一幅建筑圖像時(shí)，建筑的邊緣部分梯度幅值大，通過引入梯度信息，可以更準(zhǔn)確地識(shí)別這些關(guān)鍵結(jié)構(gòu)部分，使其在優(yōu)先權(quán)計(jì)算中獲得更高的權(quán)重，優(yōu)先被修復(fù)，從而更好地保持建筑的輪廓和結(jié)構(gòu)。局部結(jié)構(gòu)相似性信息則通過計(jì)算待修復(fù)樣本塊與周圍已知樣本塊的結(jié)構(gòu)相似性來確定。采用結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）等度量方法，能夠更全面地衡量樣本塊之間的結(jié)構(gòu)相似程度。當(dāng)一個(gè)待修復(fù)樣本塊與周圍已知樣本塊的結(jié)構(gòu)相似性較高時(shí)，說明它與周圍區(qū)域的融合性較好，在修復(fù)時(shí)應(yīng)優(yōu)先考慮。在修復(fù)一幅紋理復(fù)雜的圖像時(shí)，通過計(jì)算局部結(jié)構(gòu)相似性信息，可以找到與待修復(fù)樣本塊結(jié)構(gòu)最相似的已知樣本塊，將其作為優(yōu)先修復(fù)的依據(jù)，從而提高修復(fù)的準(zhǔn)確性和自然度。改進(jìn)后的優(yōu)先權(quán)計(jì)算公式可以表示為P(p)=w_1C(p)+w_2D(p)+w_3G(p)+w_4S(p)，其中G(p)表示梯度信息項(xiàng)，S(p)表示局部結(jié)構(gòu)相似性信息項(xiàng)，w_1、w_2、w_3、w_4為權(quán)重系數(shù)，根據(jù)圖像的具體特點(diǎn)和修復(fù)需求進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。在置信度更新方面，改進(jìn)更新機(jī)制，使其能夠更準(zhǔn)確地反映修復(fù)過程中的信息變化。傳統(tǒng)的置信度更新方式通常是在樣本塊填充后，簡(jiǎn)單地根據(jù)填充后的情況更新置信度，沒有充分考慮填充過程中可能引入的誤差和不確定性。改進(jìn)后的置信度更新策略引入了誤差反饋機(jī)制，在每次樣本塊填充后，計(jì)算填充區(qū)域與周圍已知區(qū)域的差異，如采用均方誤差（MSE）等度量方法。如果填充區(qū)域與周圍已知區(qū)域的差異較大，說明填充過程中可能存在誤差，此時(shí)適當(dāng)降低該樣本塊的置信度，以便在后續(xù)修復(fù)過程中對(duì)該區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。在修復(fù)一幅圖像時(shí)，如果某個(gè)樣本塊填充后與周圍區(qū)域的MSE值較大，表明填充效果不理想，通過降低該樣本塊的置信度，可以促使算法在后續(xù)迭代中重新考慮該區(qū)域的修復(fù)，從而提高修復(fù)的穩(wěn)定性和質(zhì)量。還可以結(jié)合圖像的局部一致性信息來更新置信度。當(dāng)一個(gè)樣本塊周圍的區(qū)域具有較高的一致性時(shí)，說明該區(qū)域的結(jié)構(gòu)和紋理相對(duì)穩(wěn)定，此時(shí)可以適當(dāng)提高該樣本塊的置信度。在修復(fù)一幅平滑的背景區(qū)域時(shí)，由于周圍區(qū)域的一致性較高，通過提高該樣本塊的置信度，可以加快修復(fù)速度，同時(shí)保證修復(fù)后的區(qū)域與周圍環(huán)境自然融合。通過這種改進(jìn)的置信度更新策略，能夠更好地適應(yīng)圖像修復(fù)過程中的各種情況，提高修復(fù)結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性。3.3最佳匹配塊搜索策略優(yōu)化3.3.1傳統(tǒng)搜索策略的不足在基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法中，最佳匹配塊的搜索是關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其搜索策略的優(yōu)劣直接影響著修復(fù)的效率和質(zhì)量。傳統(tǒng)的最佳匹配塊搜索策略主要包括全局搜索和局部搜索，然而這兩種策略都存在一定的不足。全局搜索策略是在整個(gè)已知區(qū)域內(nèi)尋找與待修復(fù)樣本塊最相似的匹配塊。在Criminisi算法中，最初采用的就是全局搜索策略，通過計(jì)算待修復(fù)樣本塊與已知區(qū)域中所有樣本塊的偏差平方和（SSD）來確定最佳匹配塊。這種策略的優(yōu)點(diǎn)是理論上能夠找到全局最優(yōu)的匹配塊，因?yàn)樗闅v了所有可能的候選樣本塊，從而保證了在最大范圍內(nèi)尋找最相似的樣本塊。在處理一些簡(jiǎn)單圖像或小尺寸圖像時(shí)，全局搜索策略能夠獲得較好的修復(fù)效果，因?yàn)槠淠軌虺浞掷脠D像的全局信息，準(zhǔn)確找到與待修復(fù)區(qū)域最匹配的樣本塊，使修復(fù)后的圖像在結(jié)構(gòu)和紋理上與周圍區(qū)域保持一致。全局搜索策略的計(jì)算量巨大，時(shí)間復(fù)雜度高。隨著圖像尺寸的增大和樣本塊數(shù)量的增加，搜索空間呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，導(dǎo)致搜索過程需要消耗大量的時(shí)間和計(jì)算資源。在處理一幅高分辨率的自然場(chǎng)景圖像時(shí)，圖像中包含大量的像素和樣本塊，全局搜索策略需要對(duì)每個(gè)待修復(fù)樣本塊與已知區(qū)域中的所有樣本塊進(jìn)行相似度計(jì)算，這將導(dǎo)致計(jì)算量急劇增加，修復(fù)過程可能需要數(shù)小時(shí)甚至更長(zhǎng)時(shí)間，嚴(yán)重影響了算法的實(shí)時(shí)性和實(shí)用性。全局搜索策略對(duì)噪聲和局部干擾較為敏感。由于它在整個(gè)已知區(qū)域內(nèi)進(jìn)行搜索，容易受到噪聲和局部干擾的影響，將一些包含噪聲或與待修復(fù)區(qū)域不相關(guān)的樣本塊誤判為匹配塊，從而導(dǎo)致修復(fù)結(jié)果出現(xiàn)偏差，降低修復(fù)質(zhì)量。當(dāng)圖像受到噪聲污染時(shí)，全局搜索策略可能會(huì)將噪聲區(qū)域的樣本塊與待修復(fù)樣本塊進(jìn)行匹配，使修復(fù)后的區(qū)域出現(xiàn)噪聲干擾，影響圖像的視覺效果。局部搜索策略則是在待修復(fù)樣本塊的鄰域或局部范圍內(nèi)進(jìn)行搜索，以尋找最佳匹配塊。這種策略的出發(fā)點(diǎn)是基于圖像的局部相關(guān)性原理，認(rèn)為待修復(fù)樣本塊的最佳匹配塊更有可能出現(xiàn)在其附近區(qū)域。局部搜索策略在一定程度上減少了搜索范圍，從而提高了搜索效率，降低了計(jì)算復(fù)雜度。與全局搜索相比，局部搜索不需要遍歷整個(gè)已知區(qū)域，而是在一個(gè)較小的局部范圍內(nèi)進(jìn)行搜索，大大減少了相似度計(jì)算的次數(shù)，使修復(fù)過程更加高效。在處理一些實(shí)時(shí)性要求較高的圖像修復(fù)任務(wù)時(shí)，如視頻圖像修復(fù)，局部搜索策略能夠快速找到匹配塊，滿足實(shí)時(shí)處理的需求。局部搜索策略也存在局限性，它可能無法找到全局最優(yōu)的匹配塊，因?yàn)槠渌阉鞣秶窒抻诰植繀^(qū)域，有可能錯(cuò)過在其他區(qū)域中存在的更相似的樣本塊。在處理含有復(fù)雜結(jié)構(gòu)和紋理的圖像時(shí)，局部搜索策略可能會(huì)因?yàn)樗阉鞣秶南拗?，無法找到與待修復(fù)區(qū)域結(jié)構(gòu)和紋理最匹配的樣本塊，導(dǎo)致修復(fù)后的圖像在結(jié)構(gòu)和紋理上出現(xiàn)不連續(xù)或不協(xié)調(diào)的情況。在修復(fù)一幅包含古建筑復(fù)雜雕花的圖像時(shí)，局部搜索策略可能在局部范圍內(nèi)找不到與雕花結(jié)構(gòu)完全匹配的樣本塊，從而使修復(fù)后的雕花部分出現(xiàn)模糊或失真，無法準(zhǔn)確還原原始圖像的細(xì)節(jié)和特征。傳統(tǒng)的全局搜索和局部搜索策略在基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法中都存在各自的缺陷，難以同時(shí)滿足修復(fù)效率和準(zhǔn)確性的要求。因此，需要研究和探索新的優(yōu)化搜索策略，以提高最佳匹配塊的搜索效率和準(zhǔn)確性，從而提升圖像修復(fù)的整體性能。3.3.2基于空間相關(guān)性等的優(yōu)化搜索策略為了克服傳統(tǒng)搜索策略的不足，提高最佳匹配塊的搜索效率和準(zhǔn)確性，基于空間相關(guān)性、哈希表等技術(shù)的優(yōu)化搜索策略應(yīng)運(yùn)而生，這些策略能夠充分利用圖像的特性，在減少搜索時(shí)間的同時(shí)提高匹配的精度。利用圖像的空間相關(guān)性是一種有效的優(yōu)化搜索策略。圖像的空間相關(guān)性指的是圖像中相鄰像素之間存在著一定的相似性和關(guān)聯(lián)性，即具有相同性質(zhì)（亮度、顏色等）的像素傾向于相鄰分布?；谶@一特性，可以將原來尋找最佳匹配塊的全局搜索改為局域搜索。王向陽等人在《基于空間相關(guān)性的圖像補(bǔ)全》中，將經(jīng)典的Criminisi算法中尋找最佳匹配塊的全局搜索改為局域搜索，顯著減少了搜索時(shí)間。具體實(shí)現(xiàn)時(shí)，以待修復(fù)樣本塊為中心，在其周圍設(shè)定一個(gè)局部搜索范圍，如一個(gè)大小為m??m的鄰域窗口。在這個(gè)局部范圍內(nèi)搜索與待修復(fù)樣本塊最相似的匹配塊，由于搜索范圍的縮小，大大減少了相似度計(jì)算的次數(shù)，從而提高了搜索效率。在修復(fù)一幅自然場(chǎng)景圖像時(shí)，對(duì)于待修復(fù)樣本塊，只需在其周圍的局部鄰域內(nèi)進(jìn)行搜索，利用空間相關(guān)性，能夠快速找到與待修復(fù)樣本塊結(jié)構(gòu)和紋理相似的匹配塊，同時(shí)避免了在全局范圍內(nèi)搜索可能引入的噪聲和不相關(guān)樣本塊的干擾，提高了匹配的準(zhǔn)確性。哈希表技術(shù)也被廣泛應(yīng)用于優(yōu)化最佳匹配塊的搜索策略。哈希表是一種基于哈希函數(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它能夠?qū)?shù)據(jù)映射到一個(gè)哈希表中，通過哈希函數(shù)的計(jì)算，可以快速定位到數(shù)據(jù)所在的位置，從而實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)查找。在圖像修復(fù)中，將已知區(qū)域的樣本塊通過哈希函數(shù)映射到哈希表中，在搜索最佳匹配塊時(shí)，對(duì)待修復(fù)樣本塊也應(yīng)用相同的哈希函數(shù)計(jì)算其哈希值，然后根據(jù)哈希值在哈希表中快速查找可能的匹配塊。這種方法能夠大大減少搜索時(shí)間，因?yàn)橥ㄟ^哈希表的快速查找機(jī)制，避免了對(duì)所有樣本塊進(jìn)行逐一比較。在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí)，哈希表技術(shù)能夠顯著提高搜索效率，使得基于樣本塊的圖像修復(fù)算法能夠更快速地找到最佳匹配塊，提升修復(fù)速度。哈希表技術(shù)在處理相似樣本塊時(shí)也具有優(yōu)勢(shì)，它能夠通過哈希值的比較，快速篩選出與待修復(fù)樣本塊相似度較高的候選樣本塊，為后續(xù)的精確匹配提供了更高效的基礎(chǔ)。結(jié)合圖像的結(jié)構(gòu)特征和語義信息進(jìn)行搜索策略的優(yōu)化也是一種重要的思路。傳統(tǒng)的搜索策略主要基于像素級(jí)別的相似度度量，對(duì)于圖像的結(jié)構(gòu)和語義信息利用不足。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，可以利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等深度學(xué)習(xí)模型提取圖像的結(jié)構(gòu)特征和語義信息，然后基于這些高級(jí)特征進(jìn)行最佳匹配塊的搜索。通過訓(xùn)練CNN模型，可以學(xué)習(xí)到圖像中不同結(jié)構(gòu)和語義特征的表示，對(duì)待修復(fù)樣本塊和已知區(qū)域樣本塊提取這些高級(jí)特征，然后根據(jù)特征之間的相似度進(jìn)行匹配。在修復(fù)一幅包含人物的圖像時(shí)，利用CNN提取人物的面部特征、身體結(jié)構(gòu)等語義信息，基于這些信息在已知區(qū)域中搜索具有相似結(jié)構(gòu)和語義特征的樣本塊，能夠更準(zhǔn)確地找到最佳匹配塊，提高修復(fù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。這種基于深度學(xué)習(xí)的搜索策略能夠充分利用圖像的結(jié)構(gòu)和語義信息，有效解決傳統(tǒng)搜索策略在處理復(fù)雜圖像時(shí)容易出現(xiàn)誤匹配的問題?；诳臻g相關(guān)性、哈希表等技術(shù)的優(yōu)化搜索策略，從不同角度對(duì)傳統(tǒng)搜索策略進(jìn)行了改進(jìn)，通過充分利用圖像的特性和先進(jìn)的技術(shù)手段，在提高搜索效率的同時(shí)增強(qiáng)了匹配的準(zhǔn)確性，為基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法提供了更高效、更準(zhǔn)確的最佳匹配塊搜索方法，有助于提升圖像修復(fù)的整體性能。四、基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的改進(jìn)算法設(shè)計(jì)4.1算法改進(jìn)思路與框架構(gòu)建4.1.1針對(duì)現(xiàn)有算法問題的改進(jìn)方向通過前文對(duì)基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法關(guān)鍵要素的分析，明確了當(dāng)前算法在樣本塊大小與形狀選擇、優(yōu)先權(quán)計(jì)算與置信度更新、最佳匹配塊搜索策略等方面存在的問題。針對(duì)這些問題，提出以下改進(jìn)方向：樣本塊大小與形狀自適應(yīng)調(diào)整：現(xiàn)有的算法在樣本塊大小和形狀選擇上往往采用固定的方式，缺乏對(duì)圖像局部特征的自適應(yīng)能力。改進(jìn)方向是根據(jù)圖像不同區(qū)域的紋理復(fù)雜度、結(jié)構(gòu)特征等，實(shí)現(xiàn)樣本塊大小和形狀的自適應(yīng)調(diào)整。對(duì)于紋理復(fù)雜、結(jié)構(gòu)精細(xì)的區(qū)域，自動(dòng)選擇較小尺寸且形狀更貼合局部結(jié)構(gòu)的樣本塊，以更好地捕捉細(xì)節(jié)信息；對(duì)于紋理相對(duì)簡(jiǎn)單、結(jié)構(gòu)較為平滑的區(qū)域，則選擇較大尺寸的樣本塊，提高修復(fù)效率。在修復(fù)一幅包含古建筑的圖像時(shí)，對(duì)于古建筑的雕花、裝飾等精細(xì)部分，采用小尺寸的圓形或不規(guī)則形狀的樣本塊，以準(zhǔn)確還原細(xì)節(jié)；而對(duì)于大面積的墻面、地面等平滑區(qū)域，采用較大尺寸的矩形樣本塊進(jìn)行修復(fù)，加快修復(fù)速度。綜合多特征的優(yōu)先權(quán)計(jì)算與動(dòng)態(tài)置信度更新：傳統(tǒng)的優(yōu)先權(quán)計(jì)算方法對(duì)圖像特征的利用不夠全面，置信度更新機(jī)制也較為簡(jiǎn)單，難以適應(yīng)復(fù)雜圖像的修復(fù)需求。改進(jìn)思路是綜合考慮圖像的多種特征，如梯度、邊緣、紋理等，設(shè)計(jì)新的優(yōu)先權(quán)計(jì)算方法，更準(zhǔn)確地評(píng)估樣本塊的修復(fù)優(yōu)先級(jí)。引入動(dòng)態(tài)置信度更新策略，不僅考慮樣本塊填充后的信息變化，還結(jié)合修復(fù)過程中的誤差反饋、局部一致性等因素，實(shí)時(shí)調(diào)整置信度，提高修復(fù)順序的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在修復(fù)一幅自然風(fēng)景圖像時(shí)，通過綜合分析圖像中不同區(qū)域的梯度和紋理特征，確定每個(gè)樣本塊的優(yōu)先權(quán)，優(yōu)先修復(fù)結(jié)構(gòu)和紋理關(guān)鍵區(qū)域；同時(shí)，根據(jù)每次填充后的誤差反饋，動(dòng)態(tài)調(diào)整置信度，對(duì)修復(fù)效果不理想的區(qū)域進(jìn)行重新修復(fù)，保證修復(fù)質(zhì)量。融合多種技術(shù)的高效匹配塊搜索：傳統(tǒng)的最佳匹配塊搜索策略，如全局搜索計(jì)算量過大，局部搜索又容易陷入局部最優(yōu)，無法滿足復(fù)雜圖像修復(fù)對(duì)效率和準(zhǔn)確性的要求。改進(jìn)方法是融合多種技術(shù)，如利用圖像的空間相關(guān)性縮小搜索范圍，結(jié)合哈希表技術(shù)快速定位候選匹配塊，再基于深度學(xué)習(xí)提取的結(jié)構(gòu)和語義特征進(jìn)行精確匹配。在處理一幅高分辨率的城市街景圖像時(shí)，首先根據(jù)空間相關(guān)性在待修復(fù)樣本塊的局部鄰域內(nèi)進(jìn)行初步搜索，利用哈希表快速篩選出可能的匹配塊，然后通過深度學(xué)習(xí)模型提取這些候選匹配塊和待修復(fù)樣本塊的結(jié)構(gòu)和語義特征，進(jìn)行相似度計(jì)算，最終找到最匹配的樣本塊，既提高了搜索效率，又保證了匹配的準(zhǔn)確性。4.1.2新算法的整體框架設(shè)計(jì)基于上述改進(jìn)方向，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法，其整體框架主要包括以下幾個(gè)關(guān)鍵部分：圖像預(yù)處理：對(duì)輸入的受損圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像去噪、灰度化（如果是彩色圖像）等操作。去噪處理可以采用高斯濾波、中值濾波等經(jīng)典方法，去除圖像中的噪聲干擾，為后續(xù)的修復(fù)過程提供更干凈的圖像數(shù)據(jù)?；叶然幚韯t是將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，簡(jiǎn)化計(jì)算過程，同時(shí)也便于提取圖像的結(jié)構(gòu)和紋理特征。對(duì)于一幅受到噪聲污染的彩色圖像，首先使用高斯濾波去除噪聲，然后將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像，為后續(xù)的樣本塊劃分和特征提取做好準(zhǔn)備。樣本塊劃分與特征提?。焊鶕?jù)圖像的局部特征，自適應(yīng)地劃分樣本塊，并提取每個(gè)樣本塊的多種特征。樣本塊劃分模塊根據(jù)圖像不同區(qū)域的紋理復(fù)雜度和結(jié)構(gòu)特征，動(dòng)態(tài)調(diào)整樣本塊的大小和形狀。對(duì)于紋理復(fù)雜區(qū)域，采用較小尺寸的不規(guī)則樣本塊；對(duì)于平滑區(qū)域，采用較大尺寸的矩形樣本塊。特征提取模塊則利用多種方法提取樣本塊的特征，包括梯度特征、邊緣特征、紋理特征以及基于深度學(xué)習(xí)模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）提取的高級(jí)語義特征等。在修復(fù)一幅含有復(fù)雜紋理和結(jié)構(gòu)的自然場(chǎng)景圖像時(shí)，對(duì)于紋理豐富的樹葉區(qū)域，劃分較小的不規(guī)則樣本塊，并提取其紋理方向、頻率等特征；對(duì)于天空等平滑區(qū)域，劃分較大的矩形樣本塊，提取其簡(jiǎn)單的灰度統(tǒng)計(jì)特征。同時(shí)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像的高級(jí)語義特征，如物體的類別、形狀等信息。優(yōu)先權(quán)計(jì)算與置信度初始化：基于提取的樣本塊特征，綜合多特征計(jì)算優(yōu)先權(quán)，并初始化置信度。優(yōu)先權(quán)計(jì)算模塊根據(jù)樣本塊的梯度、邊緣、紋理等特征，結(jié)合改進(jìn)的優(yōu)先權(quán)計(jì)算公式，計(jì)算每個(gè)樣本塊的優(yōu)先權(quán)。該公式不僅考慮了傳統(tǒng)的置信度項(xiàng)和數(shù)據(jù)項(xiàng)，還加入了新的特征項(xiàng)，如梯度信息項(xiàng)和局部結(jié)構(gòu)相似性信息項(xiàng)，以更全面地評(píng)估樣本塊的修復(fù)優(yōu)先級(jí)。置信度初始化模塊根據(jù)樣本塊在圖像中的位置和已知信息的分布情況，為每個(gè)樣本塊初始化置信度。對(duì)于位于已知區(qū)域邊緣且周圍已知信息較多的樣本塊，賦予較高的初始置信度；對(duì)于位于待修復(fù)區(qū)域內(nèi)部且周圍已知信息較少的樣本塊，賦予較低的初始置信度。在修復(fù)一幅包含建筑物的圖像時(shí)，對(duì)于建筑物邊緣的樣本塊，由于其結(jié)構(gòu)信息重要且周圍已知信息相對(duì)較多，通過改進(jìn)的優(yōu)先權(quán)計(jì)算公式，其優(yōu)先權(quán)較高；同時(shí)，根據(jù)其位置和已知信息分布，賦予較高的初始置信度。最佳匹配塊搜索與修復(fù)：采用融合多種技術(shù)的搜索策略，尋找最佳匹配塊，并進(jìn)行樣本塊填充修復(fù)。搜索策略模塊首先利用圖像的空間相關(guān)性，在待修復(fù)樣本塊的局部鄰域內(nèi)進(jìn)行初步搜索，縮小搜索范圍。然后，結(jié)合哈希表技術(shù)，快速定位可能的候選匹配塊。通過基于深度學(xué)習(xí)提取的結(jié)構(gòu)和語義特征，對(duì)候選匹配塊和待修復(fù)樣本塊進(jìn)行精確的相似度計(jì)算，找到最匹配的樣本塊。修復(fù)模塊將找到的最佳匹配塊的信息復(fù)制到待修復(fù)樣本塊中，完成一次修復(fù)操作。在修復(fù)一幅破損的老照片時(shí)，首先根據(jù)空間相關(guān)性在待修復(fù)樣本塊周圍的局部區(qū)域進(jìn)行搜索，利用哈希表快速篩選出一些候選匹配塊，再通過深度學(xué)習(xí)模型提取這些候選匹配塊和待修復(fù)樣本塊的結(jié)構(gòu)和語義特征，計(jì)算它們之間的相似度，找到最匹配的樣本塊，將其信息填充到待修復(fù)樣本塊中，逐步修復(fù)照片的破損部分。置信度更新與迭代修復(fù)：在每次修復(fù)后，根據(jù)修復(fù)結(jié)果和誤差反饋，動(dòng)態(tài)更新置信度，并進(jìn)行下一輪迭代修復(fù)，直到待修復(fù)區(qū)域全部修復(fù)完成。置信度更新模塊根據(jù)修復(fù)后的樣本塊與周圍已知區(qū)域的差異，如采用均方誤差（MSE）等度量方法，結(jié)合局部一致性信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整置信度。如果修復(fù)后的樣本塊與周圍已知區(qū)域的差異較大，說明修復(fù)效果不理想，降低該樣本塊的置信度；如果周圍區(qū)域具有較高的一致性，說明修復(fù)效果較好，適當(dāng)提高該樣本塊的置信度。迭代修復(fù)模塊在更新置信度后，重新計(jì)算樣本塊的優(yōu)先權(quán)，選擇優(yōu)先權(quán)最高的樣本塊進(jìn)行下一輪修復(fù)，不斷重復(fù)這個(gè)過程，直到所有待修復(fù)區(qū)域都被修復(fù)。在修復(fù)過程中，通過不斷更新置信度和調(diào)整修復(fù)順序，能夠?qū)π迯?fù)效果不理想的區(qū)域進(jìn)行優(yōu)化，提高整體修復(fù)質(zhì)量。通過以上整體框架設(shè)計(jì)，改進(jìn)后的算法能夠更好地適應(yīng)不同類型圖像的修復(fù)需求，提高修復(fù)的準(zhǔn)確性、效率和穩(wěn)定性，有效解決現(xiàn)有基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法存在的問題。四、基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的改進(jìn)算法設(shè)計(jì)4.2算法關(guān)鍵步驟的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)4.2.1樣本塊自適應(yīng)調(diào)整機(jī)制在改進(jìn)的基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法中，樣本塊自適應(yīng)調(diào)整機(jī)制是實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確修復(fù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。該機(jī)制能夠根據(jù)圖像的局部特征，動(dòng)態(tài)地調(diào)整樣本塊的大小和形狀，以更好地適應(yīng)不同圖像區(qū)域的修復(fù)需求。對(duì)于樣本塊大小的自適應(yīng)調(diào)整，主要依據(jù)圖像的紋理復(fù)雜度和結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行判斷。通過計(jì)算圖像局部區(qū)域的梯度幅值和方向來評(píng)估紋理復(fù)雜度。當(dāng)某一區(qū)域的梯度幅值較大且方向變化頻繁時(shí)，說明該區(qū)域的紋理較為復(fù)雜，此時(shí)選擇較小的樣本塊。因?yàn)樾颖緣K能夠更精細(xì)地捕捉復(fù)雜紋理的細(xì)節(jié)信息，從而在修復(fù)過程中準(zhǔn)確地還原這些紋理特征。在修復(fù)一幅包含樹葉紋理的圖像時(shí)，樹葉部分的紋理復(fù)雜多變，采用較小的樣本塊（如5??5或7??7）可以更好地匹配樹葉的紋理細(xì)節(jié)，使修復(fù)后的樹葉紋理更加自然逼真。相反，當(dāng)圖像局部區(qū)域的梯度幅值較小且方向變化不明顯，表明該區(qū)域的紋理相對(duì)簡(jiǎn)單，此時(shí)選擇較大的樣本塊。大樣本塊包含更多的信息，能夠在修復(fù)簡(jiǎn)單紋理區(qū)域時(shí)提高修復(fù)效率，同時(shí)減少塊效應(yīng)的產(chǎn)生。在修復(fù)圖像中的大面積平滑背景區(qū)域時(shí)，采用較大的樣本塊（如15??15或20??20）可以快速完成修復(fù)，并且保證修復(fù)后的區(qū)域與周圍環(huán)境自然融合。樣本塊形狀的自適應(yīng)調(diào)整則主要考慮圖像的結(jié)構(gòu)特征。對(duì)于具有規(guī)則結(jié)構(gòu)的圖像區(qū)域，如建筑物的墻面、地面等，矩形樣本塊通常能夠較好地適應(yīng)其結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。矩形樣本塊的直角特性使其能夠與規(guī)則結(jié)構(gòu)的邊緣對(duì)齊，在修復(fù)過程中保持結(jié)構(gòu)的完整性。在修復(fù)一幅建筑圖像時(shí)，對(duì)于墻面部分，采用矩形樣本塊可以沿著墻面的邊緣進(jìn)行排列和匹配，準(zhǔn)確地恢復(fù)墻面的形狀和紋理。而對(duì)于含有圓形、弧形等不規(guī)則結(jié)構(gòu)的圖像區(qū)域，圓形樣本塊或根據(jù)結(jié)構(gòu)形狀定制的不規(guī)則樣本塊更為合適。圓形樣本塊的中心對(duì)稱性使其在處理圓形物體或弧形結(jié)構(gòu)時(shí)具有天然的優(yōu)勢(shì)，能夠更好地貼合這些結(jié)構(gòu)的邊界，準(zhǔn)確地捕捉其特征信息。在修復(fù)一幅包含圓形表盤的圖像時(shí)，圓形樣本塊能夠更好地匹配表盤的圓形輪廓和刻度紋理，使修復(fù)后的表盤更加準(zhǔn)確和自然。為了實(shí)現(xiàn)樣本塊大小和形狀的自適應(yīng)調(diào)整，設(shè)計(jì)了如下具體算法流程：首先，對(duì)輸入圖像進(jìn)行分塊處理，將圖像劃分為多個(gè)初始樣本塊。然后，針對(duì)每個(gè)初始樣本塊，計(jì)算其所在區(qū)域的紋理復(fù)雜度和結(jié)構(gòu)特征指標(biāo)。根據(jù)預(yù)先設(shè)定的閾值，判斷該區(qū)域的紋理復(fù)雜度和結(jié)構(gòu)類型。如果紋理復(fù)雜度高于閾值且結(jié)構(gòu)不規(guī)則，選擇較小的不規(guī)則形狀樣本塊；如果紋理復(fù)雜度低于閾值且結(jié)構(gòu)規(guī)則，選擇較大的矩形樣本塊；如果結(jié)構(gòu)為圓形或弧形等特殊形狀，選擇圓形樣本塊或定制的不規(guī)則樣本塊。在修復(fù)一幅自然場(chǎng)景圖像時(shí)，對(duì)于圖像中的河流區(qū)域，通過計(jì)算其紋理復(fù)雜度和結(jié)構(gòu)特征，判斷其為不規(guī)則結(jié)構(gòu)且紋理相對(duì)復(fù)雜，因此選擇較小的不規(guī)則形狀樣本塊進(jìn)行修復(fù)；對(duì)于圖像中的平原區(qū)域，判斷其紋理簡(jiǎn)單且結(jié)構(gòu)規(guī)則，選擇較大的矩形樣本塊進(jìn)行修復(fù)。通過這種樣本塊自適應(yīng)調(diào)整機(jī)制，能夠充分利用圖像的局部特征，提高樣本塊與圖像區(qū)域的匹配度，從而提升圖像修復(fù)的質(zhì)量和效率。4.2.2融合多特征的匹配度量方法在改進(jìn)算法中，融合多特征的匹配度量方法是提高樣本塊匹配準(zhǔn)確性的核心技術(shù)。該方法通過綜合考慮圖像的顏色、紋理、結(jié)構(gòu)等多種特征，構(gòu)建更加全面和準(zhǔn)確的匹配度量公式，從而在已知區(qū)域中找到與待修復(fù)樣本塊最相似的匹配塊。在顏色特征方面，采用RGB顏色空間的差值來衡量樣本塊之間的顏色相似性。對(duì)于兩個(gè)樣本塊\Psi_{p}和\Psi_{q}，計(jì)算它們?cè)赗GB三個(gè)通道上的顏色差值平方和，公式為SSD_{color}(\Psi_{p},\Psi_{q})=\sum_{i\in\Psi_{p}\cap\Omega}\sum_{c=R,G,B}(I_{p}(i,c)-I_{q}(i,c))^2，其中I_{p}(i,c)和I_{q}(i,c)分別表示樣本塊\Psi_{p}和\Psi_{q}中像素i在顏色通道c上的值。在修復(fù)一幅彩色圖像時(shí)，顏色特征的匹配能夠確保修復(fù)后的區(qū)域在顏色上與周圍區(qū)域保持一致，避免出現(xiàn)顏色偏差。紋理特征的提取和匹配采用灰度共生矩陣（GLCM）方法。GLCM能夠描述圖像中像素灰度值的空間分布關(guān)系，從而反映圖像的紋理信息。對(duì)于每個(gè)樣本塊，計(jì)算其GLCM矩陣，并提取能量、對(duì)比度、相關(guān)性、熵等紋理特征參數(shù)。在匹配過程中，通過計(jì)算兩個(gè)樣本塊的紋理特征參數(shù)之間的歐氏距離來衡量紋理相似性，公式為d_{texture}(\Psi_{p},\Psi_{q})=\sqrt{\sum_{j=1}^{n}(T_{p}(j)-T_{q}(j))^2}，其中T_{p}(j)和T_{q}(j)分別表示樣本塊\Psi_{p}和\Psi_{q}的第j個(gè)紋理特征參數(shù)，n為紋理特征參數(shù)的數(shù)量。在修復(fù)一幅具有復(fù)雜紋理的圖像時(shí)，紋理特征的匹配能夠準(zhǔn)確地找到與待修復(fù)樣本塊紋理相似的匹配塊，保證修復(fù)后的紋理自然、連貫。結(jié)構(gòu)特征的匹配則利用圖像的邊緣信息和形狀特征。通過Canny邊緣檢測(cè)算法提取樣本塊的邊緣信息，然后采用霍夫變換等方法提取邊緣的形狀特征。在匹配時(shí)，計(jì)算兩個(gè)樣本塊的邊緣形狀特征之間的相似度，如采用形狀上下文相似度度量方法，該方法通過比較兩個(gè)樣本塊邊緣上點(diǎn)的分布情況來衡量形狀相似性。在修復(fù)一幅包含建筑物的圖像時(shí)，結(jié)構(gòu)特征的匹配能夠確保修復(fù)后的建筑物結(jié)構(gòu)完整、輪廓清晰，準(zhǔn)確地還原建筑物的形狀和結(jié)構(gòu)。將上述顏色、紋理、結(jié)構(gòu)等多特征的匹配度量結(jié)果進(jìn)行融合，得到綜合的匹配度量公式：D(\Psi_{p},\Psi_{q})=w_{1}SSD_{color}(\Psi_{p},\Psi_{q})+w_{2}d_{texture}(\Psi_{p},\Psi_{q})+w_{3}d_{structure}(\Psi_{p},\Psi_{q})，其中w_{1}、w_{2}、w_{3}為權(quán)重系數(shù)，根據(jù)圖像的具體特點(diǎn)和修復(fù)需求進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。在修復(fù)一幅自然風(fēng)景圖像時(shí)，對(duì)于包含大量自然紋理和顏色豐富的區(qū)域，適當(dāng)提高顏色和紋理特征的權(quán)重；對(duì)于包含建筑物等具有明顯結(jié)構(gòu)的區(qū)域，適當(dāng)提高結(jié)構(gòu)特征的權(quán)重。通過這種融合多特征的匹配度量方法，能夠更全面、準(zhǔn)確地衡量樣本塊之間的相似性，有效提高樣本塊匹配的準(zhǔn)確性，從而提升圖像修復(fù)的質(zhì)量。4.2.3修復(fù)過程中的塊效應(yīng)抑制方法在基于樣本塊的圖像修復(fù)過程中，塊效應(yīng)是影響修復(fù)質(zhì)量的一個(gè)重要問題。塊效應(yīng)通常表現(xiàn)為修復(fù)區(qū)域與周圍區(qū)域之間出現(xiàn)明顯的邊界，導(dǎo)致修復(fù)后的圖像視覺效果不佳。為了抑制塊效應(yīng)，改進(jìn)算法采用了多種方法，包括平滑處理、權(quán)重分配等。平滑處理是抑制塊效應(yīng)的常用方法之一。在樣本塊填充完成后，對(duì)修復(fù)區(qū)域與周圍區(qū)域的邊界進(jìn)行平滑處理，使邊界過渡更加自然。采用高斯濾波對(duì)邊界進(jìn)行平滑，高斯濾波能夠根據(jù)設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)邊界像素進(jìn)行加權(quán)平均，從而減少邊界處的像素突變。對(duì)于一個(gè)修復(fù)后的樣本塊與周圍區(qū)域的邊界，以邊界像素為中心，應(yīng)用高斯濾波器，根據(jù)高斯函數(shù)的權(quán)重對(duì)邊界像素及其鄰域像素進(jìn)行加權(quán)求和，得到平滑后的像素值。通過這種方式，能夠有效地平滑邊界，減少塊效應(yīng)的出現(xiàn)，使修復(fù)后的區(qū)域與周圍區(qū)域自然融合。權(quán)重分配也是抑制塊效應(yīng)的有效手段。在樣本塊匹配和填充過程中，根據(jù)樣本塊與周圍區(qū)域的相似度為樣本塊的像素分配不同的權(quán)重。對(duì)于與周圍區(qū)域相似度較高的像素，賦予較高的權(quán)重，使其在填充過程中對(duì)修復(fù)結(jié)果的貢獻(xiàn)更大；對(duì)于與周圍區(qū)域相似度較低的像素，賦予較低的權(quán)重，以減少其對(duì)修復(fù)結(jié)果的負(fù)面影響。在修復(fù)一幅圖像時(shí)，對(duì)于待修復(fù)樣本塊中的像素，計(jì)算其與周圍已知區(qū)域?qū)?yīng)像素的相似度，根據(jù)相似度大小為每個(gè)像素分配權(quán)重。在填充時(shí)，根據(jù)權(quán)重對(duì)樣本塊中的像素進(jìn)行加權(quán)融合，使得修復(fù)后的區(qū)域在保持結(jié)構(gòu)和紋理特征的同時(shí)，更好地與周圍區(qū)域協(xié)調(diào)一致，從而抑制塊效應(yīng)。為了進(jìn)一步增強(qiáng)塊效應(yīng)抑制效果，還可以結(jié)合圖像的局部結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行處理。在平滑處理和權(quán)重分配過程中，考慮圖像的邊緣、紋理方向等局部結(jié)構(gòu)信息，使處理更加符合圖像的內(nèi)在結(jié)構(gòu)特征。在進(jìn)行高斯濾波時(shí)，根據(jù)圖像的邊緣方向調(diào)整濾波器的方向，使其與邊緣方向一致，從而更好地保護(hù)邊緣信息，避免在平滑過程中破壞圖像的結(jié)構(gòu)。在分配權(quán)重時(shí)，根據(jù)紋理方向?qū)颖緣K中的像素進(jìn)行分組，對(duì)不同組的像素采用不同的權(quán)重分配策略，以更好地保持紋理的連續(xù)性和一致性。通過綜合運(yùn)用平滑處理、權(quán)重分配以及結(jié)合局部結(jié)構(gòu)信息等方法，能夠有效地抑制修復(fù)過程中的塊效應(yīng)，提高圖像修復(fù)的質(zhì)量和視覺效果。五、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析5.1實(shí)驗(yàn)設(shè)置與數(shù)據(jù)集選擇5.1.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建為了確保實(shí)驗(yàn)的順利進(jìn)行和結(jié)果的準(zhǔn)確性，搭建了穩(wěn)定且高效的實(shí)驗(yàn)環(huán)境。實(shí)驗(yàn)硬件環(huán)境主要包括一臺(tái)高性能計(jì)算機(jī)，其配置如下：處理器采用IntelCorei9-12900K，具有24核心32線程，能夠提供強(qiáng)大的計(jì)算能力，滿足圖像修復(fù)算法在處理復(fù)雜圖像時(shí)對(duì)多線程計(jì)算的需求。內(nèi)存為64GBDDR43600MHz，充足的內(nèi)存容量可以保證在處理大尺寸圖像和大量樣本塊時(shí)，數(shù)據(jù)的快速讀取和存儲(chǔ)，避免因內(nèi)存不足導(dǎo)致的計(jì)算中斷或性能下降。顯卡選用NVIDIAGeForceRTX3090，擁有24GBGDDR6X顯存，強(qiáng)大的圖形處理能力能夠加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理過程，尤其是在基于深度學(xué)習(xí)的特征提取和匹配度量等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，顯著提高算法的運(yùn)行效率。硬盤采用1TB的M.2NVMeSSD固態(tài)硬盤，具備高速的數(shù)據(jù)讀寫速度，能夠快速加載實(shí)驗(yàn)所需的圖像數(shù)據(jù)集和算法模型，減少數(shù)據(jù)讀取時(shí)間，提高實(shí)驗(yàn)整體效率。實(shí)驗(yàn)軟件環(huán)境基于Windows10操作系統(tǒng)，該操作系統(tǒng)具有良好的兼容性和穩(wěn)定性，能夠支持各種實(shí)驗(yàn)所需的軟件和工具。編程環(huán)境選用Python3.8，Python語言具有豐富的開源庫和工具，為圖像修復(fù)算法的實(shí)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)提供了便利。在Python環(huán)境中，使用了多個(gè)重要的庫，如OpenCV用于圖像的讀取、處理和顯示，它提供了豐富的圖像處理函數(shù)和算法，方便對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理、樣本塊劃分等操作；Numpy用于數(shù)值計(jì)算，能夠高效地處理數(shù)組和矩陣運(yùn)算，在樣本塊特征提取、匹配度量計(jì)算等方面發(fā)揮重要作用；Pytorch深度學(xué)習(xí)框架用于構(gòu)建和訓(xùn)練基于深度學(xué)習(xí)的模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），以實(shí)現(xiàn)圖像特征的提取和分析。還使用了Matplotlib庫進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，能夠直觀地展示實(shí)驗(yàn)結(jié)果，如修復(fù)前后的圖像對(duì)比、性能指標(biāo)的變化趨勢(shì)等。通過合理配置硬件和軟件環(huán)境，為基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法實(shí)驗(yàn)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，確保實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蚋咝А?zhǔn)確地進(jìn)行。5.1.2數(shù)據(jù)集構(gòu)成與特點(diǎn)為了全面、準(zhǔn)確地評(píng)估改進(jìn)后的基于樣本塊結(jié)構(gòu)特性的圖像修復(fù)算法的性能，精心選擇了多種類型的圖像數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集涵蓋了不同的場(chǎng)景、內(nèi)容和特點(diǎn)，包括公開數(shù)據(jù)集和自制數(shù)據(jù)集，以滿足實(shí)驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)多樣性的需求。公開數(shù)據(jù)集方面，選用了MSCOCO(CommonObjectsinContext)數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集是一個(gè)大型圖像數(shù)據(jù)集，用于目標(biāo)檢測(cè)、語義分割和其他計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。它包含了超過330,000張圖像，這些圖像中包含了超過2.5億個(gè)對(duì)象實(shí)例，涵蓋了80種不同的物體類別。MSCOCO數(shù)據(jù)集的圖像內(nèi)容豐富多樣，包括自然場(chǎng)景、人物、動(dòng)物、建筑等各種元素，具有高質(zhì)量的標(biāo)注，每張圖像都有多個(gè)標(biāo)注框，包括對(duì)象類別和位置信息。在圖像修復(fù)實(shí)驗(yàn)中，MSCOCO數(shù)據(jù)集可以用于語義信息的融合，以及對(duì)象的生成和修復(fù)等任務(wù)。利用該數(shù)據(jù)集中包含的各種物體類別和復(fù)雜場(chǎng)景，能夠測(cè)試算法在處理不同類型物體和復(fù)雜背景下的圖像修復(fù)能力