基于纹理方向的图像修复算法

图像修复是指利用待修补区域的邻域信息或动态图像的 前后帧的信息来估算待修补区内缺损信息的过程 ,主要目的是对破损的图像进行修复 ,以构造人眼主观系统可以接受的图像。目前 ,数字图像修复技术的发展主要集中在两个领域

% [newX snr1 M] = adjustCorr1s（X Cx MODE p） 
%
% Linearly adjust variables in X to have correlation Cx.
% Rows of X and newX are samples of a （random） row-vector such that:
%    1:  newX = X * M    
%    2:  newX‘ * newX = Cx 
%
% MODE is optional:
%   0 => choose randomly from the space of linear solutions
%   1 => simplest soln
%   2 => minimize angle change （DEFAULT） 
%   3 => SVD minimal vector change soln
%
% p is optional:
%   Imposes an intermediate value of correlation between the current one
%   C and Cx:
%	Cx‘ = （1-p）*C + p*Cx;
%   DEFAULT is p=1.

%  EPS 11/23/97.

function [newX snr1 M] = adjustCorr1s（XComodep）

if （exist（‘mode‘） ~= 1）
  mode = 2;
end

if （exist（‘p‘） ~= 1）
  p = 1;
end

C = innerProd（X） / size（X1）;
[E D] = eig（C）;
D = diag（D）;
[junkInd] = sort（D）;
D = diag（sqrt（D（Ind（size（Ind1）:-1:1））））;
E = E（:Ind（size（Ind1）:-1:1））;

Co0 = Co;
Co = （1-p）*C + p*Co;

[EoDo] = eig（Co）;
Do = diag（Do）;
[junkInd] = sort（Do）;
Do = diag（sqrt（Do（Ind（size（Ind1）:-1:1））））;
Eo = Eo（:Ind（size（Ind1）:-1:1））;

if （mode == 0）
  Orth = orth（rand（size（C）））;
elseif （mode == 1） % eye
  Orth = eye（size（C））;
elseif （mode == 2） % simple
  Orth = E‘ * Eo;
else     % SVD
  [USV] = svd（D * E‘ * Eo * inv（Do））;
  Orth = U * V‘;
end

M =  E * inv（D） * Orth * Do * Eo‘;

newX = X * M;

snr1=10*log10（sum（sum（Co0.^2））/sum（sum（（Co0-C）.^2）））;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

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............此处省略5个文件信息