Базовые методы и принципы построения алгоритмов восстановления регионов изображений


https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2015.5.34

Полный текст:


Аннотация

Постановка проблемы: в ряде случаев обработка (маскирование) визуальных искажений, возникающих вследствие потерь пакетов данных в сетях с негарантированной доставкой, осуществляется на приемной стороне. Данная задача решается с помощью алгоритмов восстановления изображений. Цель: классификация методов и принципов восстановления изображений, выделение достоинств и недостатков существующих подходов, а также актуальных проблем и способов их решения. Результаты: рассмотренные подходы и принципы, положенные в основу работы алгоритмов восстановления регионов изображений, разделены на следующие классы: структурные, текстурные и основанные на разреженном представлении данных. Представлены способы борьбы с высокой вычислительной сложностью рассмотренных методов с применением подоптимальных процедур. Отображена связь между текстурными методами восстановления и методами, основанными на разреженном представлении данных. Приведен анализ качества восстановления различных типов регионов на изображениях. Практическая значимость: на базе рассмотренных подходов возможна разработка приложений, критичных к повторной передаче данных по сетям с негарантированной доставкой.

Об авторах

Виктор Анатольевич Ястребов
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Россия


Антон Игоревич Веселов
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Россия


Марат Равилевич Гильмутдинов
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Россия


Список литературы

1. Bertalmio M., Sapiro G., Caselles V., Ballester C. Image Inpainting // Proc. of the 27th Annual Conf. on Computer Graphics and Interactive Techniques. 2000. P. 417-424.

2. Wang Z., Yu Y., Zhang D. Best Neighborhood Matching: an Information Loss Restoration Technique for Block-Based Image Coding Systems // IEEE Transactions on Image Processing. 1998. N 7. P. 1056-1061.

3. Criminisi A., Perez P., Toyama K. Region Filling and Object Removal by Exemplar-Based Inpainting // IEEE Transactions on Image Processing. 2004. N 13. P. 1200-1212.

4. Elad M., Starck J.-L., Querre P., Donoho D. Simultaneous Cartoon and Texture Image Inpainting Using Morphological Component Analysis (MCA) // Applied and Computational Harmonic Analysis. 2005. N 19. P. 340-358.

5. Qaratlu M. M., Ghanbari M. Intra-frame Loss Concealment Based on Directional Extrapolation // Signal Processing: Image Communication. 2011. N 26. P. 304-309.

6. Xiang Y., Feng L., Xie S., Zhou Z. An Efficient Spatio-Temporal Boundary Matching Algorithm for Video Error Concealment // Multimedia Tools and Applications. 2011. N 52. P. 91-103.

7. Nguen D., Dao M., Tran T. Video Error Concealment Using Sparse Recovery and Local Dictionaries // Processing of ICASSP. 2011. P. 1125-1128.

8. Chan T. F., Shen J. Mathematical Models for Local Nontexture Inpaintings // SIAM J. Appl. Math. 2002. P. 1019-1043.

9. Salama P., Shroff N. B., Delp E. J. Error Concealment in Encoded Video Streams // Signal Recovery Techniques for Image and Video Compression and Transmission 1998. P. 119-233.

10. Nemethova O., Al-Moghrabi A., Rupp M. Flexible Error Concealment for H.264 Based on Directional Interpolation // Proc. of Intern. Conf. on Wireless Networks, Communications and Mobile Computing. 2005. P. 1255-1260.

11. Kung W.-Y., Kim C.-S., Kuo C. C. Spatial and Temporal Error Concealment Techniques for Video Trans mission over Noisy Channels // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 2006. N 16. P. 789-803.

12. Ulysses J. N., Conci A. Measuring Similarity in Medical Registration // 17th Intern. Conf. on Systems, Signals and Image Processing. 2010. http://www2.ic.uff.br/ iwssip2010/Proceedings/nav/papers/paper_189.pdf (дата обращения: 13.07.2015).

13. Zhang D., Wang Z. Image Information Restoration Based on Long-Range Correlation // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 2002. N 12. P. 331-341.

14. He L., Zhang Y. A Rotate-Based Best Neighborhood Matching Algorithm for High Definition Image Error Concealment // Proc. of the 2010 10th IEEE Intern. Conf. on Computer and Information Technology. 2010. P. 1393-1396.

15. Li W., Zhang D., Liu Z., Qiao X. Fast Block-Based Image Restoration Employing the Improved Best Neighborhood Matching Approach // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 2005. N 35. P. 546-555.

16. Hsieh C.-T., Chen Y.-L., Hsu C.-H. Fast Image Restoration Using the Multi-Layer Best Neighborhood Matching Approach // Proc. of the 6th WSEAS Intern. Conf. on Applied Computer Science. 2007. P. 441-446.

17. Nalawade V. V., Ruikar S. D. A Comparative Analysis of Exemplar Based and Wavelet Based Inpainting Technique // Intern. Journal of Electronics and Computer Science Engineering. 2012. N 1. P. 1034-1043.

18. Cheng W., Hsieh C., Lin S., Wang C., Wu J. Robust Algorithm for Exemplar Based Image Inpainting // Proc. of Intern. Conf. on Computer Graphics, Imaging and Visualization. 2005. P. 64-69.

19. Xu Z., Sun J. Image Inpainting by Patch Propagation Using Patch Sparsity // IEEE Transactions on Image Processing. 2010. N 19. P. 1153-1165.

20. Rudin L., Osher S., Fatemi E. Nonlinear Total Variation Noise Removal Algorithm // Physica D. 1992. N 60. P. 259-268.

21. Chen S. S., Donoho D. L., Saunders M. A. Atomic Decomposition by Basis Pursuit // SIAM Journal on Scientific Computing. 1998. N 20. P. 33-61.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Ястребов В.А., Веселов А.И., Гильмутдинов М.Р. Базовые методы и принципы построения алгоритмов восстановления регионов изображений. Информационно-управляющие системы. 2015;(5):34-42. https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2015.5.34

For citation: Yastrebov V.A., Veselov A.I., Gilmutdinov M.R. Basic Methods and Principles of Developing Image Inpainting Algorithms. Information and Control Systems. 2015;(5):34-42. (In Russ.) https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2015.5.34

Просмотров: 33


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-8853 (Print)
ISSN 2541-8610 (Online)