摘要：这篇文章构想了一种有关于图像修复的方法。不同于别人的方法是，在破损图像的边缘区域利用MATLAB添加了噪声，从而在扩散方程计算时可以得到较为连通的区域信息。在数学计算方法上采用了和大部分图像修复研究人员一样的偏微分方程来实现数字化图像修复技术来修复已丢失信息的缺失图像区域，选用的这种数字计算方法主要是利用已丢失信息的缺失图像的边缘信息的每个已丢失像素的点，来寻找各个等照度线的单位方向，已丢失信息的缺失图像的边缘部分被我们用LOG算子检测出来，然后基于CDD模型一次次迭代到已丢失信息的缺失图像部分，从而使图像一次次变得更加完整。TV模型可以较好的保持图像边缘信息，但是不满足连接完成性准则；CDD模型在TV模型之上新增了曲率项传导系数满足连接完成性准则，但是在图像边缘时，扩散值和曲率值都趋向于0，这就会导致计算量较大。该模型中的向异性扩散的优点是有利于保持穿过待修复区域的边界。用LOG算子检测出边缘结构信息，改善了CDD模型在边缘结构信息检测的盲区，建立一系列的算法数据模型和图像实验模型来检验实际图像修复的理论可行性和实验可操作性。

关键词：图像修复；边缘信息；偏微分方程；LOG算子；

目录

摘要

Abstact

一、前言

1.1问题的背景。5

1.2研究图像修复的目的和意义 7

1.3图像修复技术的现状。7

1.3.1BSCB模型7

1.3.2TV模型8

1.3.3CDD模型。8

二.LOG算子提取图像边缘信息 

2.1边缘信息提取的基础介绍8

2.2图像提取时的预处理。9

2.3 LOG边缘算子。9

三.基于CDD模型边缘指示的图像修复方法

3.1 CDD模型综述。11

3.2 实验结果14

四丶总结16

参考文献17

致谢。18

附录19