正则化扩散-激波修复
图像与视频处理
2023-12-27 v2
摘要
我们引入正则化扩散–激波（RDS）修复，作为我们 SSVM 2023 会议论文中扩散–激波修复的改进。RDS 修复结合了两个精心选择的组件：齐次扩散与相干增强激波滤波。它得益于其构建模块的互补协同：激波项由于其高度各向异性，以完美的锐度和方向精度在长距离上传播边缘数据。齐次扩散高效地填充大区域。RDS 修复背后的二阶方程从其组件继承了最大–最小值原理，该原理在离散情况下也成立，这与竞争的各向异性方法相反。正则化解决了原始模型的最大缺点：它允许在不损失任何质量的情况下大幅减少模型参数。此外，我们将 RDS 修复扩展到向量值数据。我们的实验显示出与许多基于偏微分方程及相关积分微分模型的修复方法相当或更好的性能。
引用
@article{arxiv.2309.08761,
title = {Regularised Diffusion-Shock Inpainting},
author = {Kristina Schaefer and Joachim Weickert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.08761},
year = {2023}
}