卷积修复的滤波器系数

计算科学 算法 图像处理
2021-12-06 09:25:21

我正在做一个需要填充未知图像元素的项目,并且正在使用一个简单的修复算法,我想更好地理解它。它通过将 3x3 过滤器(在 2D 中)与图像重复卷积来工作。滤波器的中心点的系数为零(当然!),而角落有b=0.073235, 垂直和水平系数为a=0.176765

这是我正在使用的论文的链接:修复纸

我想了解这些是如何得出的,但在文献中找不到方法。注意b/a2.413672+1.

当然,对于标准化,4a+4b=1. 我认为它们可能来自设置拉普拉斯算子 = 0 的近似值,但对此一无所获。

1个回答

这基本上是有限差分法的模板系数计算。

使用泰勒级数根据中心展开每个单元格值。注意Δx=Δy=Δ在这种情况下。

例如,

ui+1,j+1=ui,j+Δ(ux+uy)+Δ22(uxx+2uxy+uyy)+

显示的所有符号导数都在中心进行评估。

有 8 个变量(每个单元格)和 5 个未知数(每个符号导数),它们构成了一个欠定系统。目的是近似拉普拉斯平滑,因此ui,j,uxxuyy系数必须为 1。

有时使用高斯核,因为它满足拉普拉斯方程。对角线中的元素比边缘中心更远离中心。事实上,可以根据权重计算这里使用的高斯。

F=N(0,σ2)

a=F(2)

b=F(1)

在替换提供的值时,σ0.75