本文主要是介绍基于TV模型的image inpainting算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
前一段时间老师布置了一个image inpainting 的任务，在看了其他大牛的文章和一些论文的基础上，花了几天时间把算法搞懂了。所以也来回馈社会了。虽然TV模型是一个很基础的，但它所代表的基于由偏微分方差的图像修复算法，已经由它延伸出来的其他改进算法，在图像修复领域还是应用挺广泛的。所以，也有必要把基础的模型先搞懂。
TV（Total Variation），即全变分模型，它的历史什么的直接问度娘吧。简单起见，以下讨论我们都默认为边界是没有噪声的。主要问题是定义一个泛函
Ω是待修复区域，目的是求出使这个泛函取得最小值的u（x,y,t）。那个著名的热传导公式，也就是把这个梯度模换成梯度模的平方。老师说一次方对图像处理后最能保留图像的边界信息，所以全变分模型受到很大的重视（大致意思，具体不记得了，反正这个模型很牛逼）。求泛函的极值，用的是欧拉-拉格朗日方法，求得梯度流为
这篇关于基于TV模型的image inpainting算法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
