【摘 要】
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针对文物数字图像修复处理中纹理信息缺失和计算复杂度高的问题,提出基于图像结构和不规则纹理的GPU并行修复算法。在现存研究基础上修改了热传导偏微分方程模型,在该模型设
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机学院,上海理工大学上海现代光学系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60970012);国家教育部博士学科点专项科研博导基金资助项目(20113120110008);上海市教委创新基金重点资助项目(13ZZ112);上海信息技术领域重点科技攻关计划基金资助项目(09511501000,09220502800);上海市教育科学研究项目(B11042);上海市一流学科资助项目(XTKX2012);山东省自然科学基金资助项目(ZR2013F
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针对文物数字图像修复处理中纹理信息缺失和计算复杂度高的问题,提出基于图像结构和不规则纹理的GPU并行修复算法。在现存研究基础上修改了热传导偏微分方程模型,在该模型设计中突出考虑图像结构和不规则纹理信息对热传导的影响,通过增加重要图像恢复信息的方式提高了修复效果;然而大量不规则纹理信息的处理降低了图像修复的效率,因此为保证算法的实时修复效果,通过GPU并行化修复过程中的雅可比迭代过程来提高数据密集计算的效率,保证图像修复的性能。实验证明,该图像修复模型进一步提高了修复效果并且增加了应用的普适性;同时与串行算法相比,计算速度提高了20倍以上。该并行图像修复方法具有较好的应用价值。
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