《表5 灰度均方差 (MSE) 比较》
注:加粗字体表示每种图片修复的最优结果。
本次实验仍选用Barbara图像、Lena图像和岩石图像进行实验,如图11、图12和图13所示。由上节实验可知,对于Barbara图像,模板大小为3×3,阶次为0.1时,修复效果最佳;对于Lena图像,模板大小为5×5,阶次为0.9时,修复效果最佳;对于岩石图像,模板大小为3×3,阶次为0.1时,修复效果最佳,本节实验即采用该参数值。图4(a)-(c)、图4(d)-(f)以及图4(g)-(i)分别是参考图像、待修复图像以及掩码图像,图11(a)-(d)分别是用TV模型、文献[2]算法、文献[8]算法和本文算法的修复结果图像以及差值图像。通过比较可以发现,本文算法的差值图像白色区域最少,这表明本文算法相比其他算法具有更好的修复效果。为了方便观察,TV算法、文献[2]算法、文献[8]算法和本文算法下修复前和修复后的MSE值和PSNR值如表5和表6所示。
图表编号 | XD0082893300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.05.16 |
作者 | 张桂梅、李艳兵 |
绘制单位 | 江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌航空大学、江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌航空大学 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |