一种改进的基于样本的图像修复方法

分析了Criminisi等人提出的基于样本的图像修复算法,针对其在计算修复块优先级时存在的一些不足,提出一种改进的基于样本的图像修复方法,通过基于TV模型的分解算法将待修复图像分解为结构图像和纹理图像,利用结构图像来计算修复块的优先级,使得优先级的计算更加准确。实验结果表明该方法对图像结构边缘的修复有明显的改善。     

基于纹理方向的图像修复算法

在使用基于样本的纹理合成技术的图像修复算法中,搜索纹理的匹配块时,利用纹理的方向特性,可以将搜索过程约束到沿着纹理的方向进行。在Criminisi A的算法基础上,加入了确定纹理方向过程,优化了纹理块的优先权和大小的计算方法。实验结果表明,该方法在处理强方向性的纹理图像的修复时有很好的效果,明显地提高了计算效率。     

基于样本块的破损唐卡图像修复算法的改进

基于样本块的修复算法由于能同时有效地修复图像的受损纹理和结构的优点被引入到唐卡图像的数字化保护中,而且它对特定破损唐卡图像修复效果良好,但是由于优先权计算和最佳样本块不唯一等问题的影响,算法对其他类唐卡图像修复效果不佳。针对此算法的不足,对信任度计算方法和等照线计算方法进行了改进,解决了最佳样本块不唯一的问题。实验结果证明,改进后的算法不仅能够得到令人满意的修复结果而且能够提高修复效率。     

基于矩阵相似度的最佳样本块匹配算法及其在图像修复中的应用

在基于纹理合成的图像修复算法中,最佳样本块匹配算法存在匹配精度不高和时间复杂度高等问题。针对上述问题,首先构造了块匹配算法,采用矩阵相似度来计算模板块与样本块之间的匹配度,以相对较粗的粒度初步选出最佳样本块的候选集。然后,又构造了像素点匹配算法,采用模板块与候选最佳样本块之间的误差矩阵的内积来计算对应像素点之间的匹配度,以更细的粒度来确定最终的最佳样本块。块匹配算法降低了时间复杂度,像素点匹配算法提高了匹配精度,因此,在此基础上构造的基于相似矩阵的最佳样本块匹配算法能够在不增加时间复杂度的情况下提高算法的匹配精度。实例验证结果表明,与当前基于纹理的图像修复算法相比,该算法的匹配精度提高,时间复杂度降低。     

基于随机映射的快速图像修复算法

传统基于样本块的图像修复方法是在图像全局区域内循环搜索最优相似块,且结构传播过程易受置信因子影响,使得算法运算量大、时间长、效率低。针对以上问题,提出基于随机映射的修复算法。该算法采用随机映射的方法搜索与待修复区域在结构和纹理相似的样本区域,去除冗余的样本搜索空间;其次优化了基于置信因子和边缘信息的优先级计算方法,改进了最优相似块的计算方法,增强了图像结构传播的正确性。实验结果表明,该方法的修复速度比传统方法提高了5~10倍,且增强了图像修复效果。     

一种基于样本纹理的图像修复算法研究

传统的基于样本纹理的图像修复算法也存在一定的问题,对于待修复区域周围比较平滑时,样本块之间的相似性非常大,如果仍采用全图遍历,会增加系统的开销,如果降低匹配范围,对于纹理结构比较复杂的破损区域,会造成匹配样本的多样性减少。在该文中,提出一种新的基于样本纹理的数字图像修复算法,该算法的原理是依据破损区域边缘纹理结构的复杂性,动态的选择匹配样本区域,该方法能够弥补全区域检索带来的系统开销问题,还能够较好的保持待修复区域的纹理信息。通过实验表明,该算法具有较好的修复效果。     

一种基于图像平均灰度值的快速图像修复算法

基于纹理合成的图像修复技术用于修复大面积破损区域,目前此类算法都存在时间复杂度高的缺点。针对纹理算法的匹配技术进行改进,提出了一种基于图像平均灰度值的快速图像匹配算法。该算法在匹配之前预先计算纹理块的平均灰度值以及分割后的纹理块的局部平均灰度值,以取代计算复杂的匹配项SSD（sum of squared differences）;匹配过程只需对平均灰度值进行快速比较,结合阈值控制筛选掉大部分候选纹理块。实验结果表明,该算法在不损害图像修复质量的同时,将纹理修复的效率提高到实时水平。同时在纹理合成和纹理修复中具有普遍的适用性。     

改进的Criminisi图像修复算法

针对Criminisi等人提出的基于样本的图像修复算法在确定匹配块大小时存在的一些不足,提出了一种改进的基于样本的图像修复算法。该算法根据样本的纹元大小确定其匹配块大小,使得匹配更为准确,并利用多级合成提高修复效果,弥补了Criminisi算法修复时出现的结构断裂缺陷。实验结果表明,该方法在修复强结构纹理图像时有很好的效果。     

基于边缘特征和像素结构相似度的图像修复算法

针对Criminisi算法的块匹配准则仅采取单一颜色判断因子导致无法合理选择最佳样本块,且其在修复过程中使用单一修复模板易出现填充裂纹和错误像素的问题,提出基于边缘特征和像素结构相似度的图像修复算法.首先提出一种局部特征与边缘纹理分辨相结合的分段修复算法以增强边缘纹理分辨能力;其次采用样本相似度和信息熵相似度确定最佳样本块集合,并依据颜色和特征项的欧氏几何距离及结构相似性确立块匹配准则;再通过基于信息熵的自适应修复模板解决Criminisi算法的填充裂纹和错误像素问题;最后引入果蝇优化算法以减少图像修复时间.实验结果证明,对于不同的图像,文中算法能取得较为满意的修复效果和修复效率.     

基于局部平均灰度熵的快速图像修复算法

使用块拼贴的基于样本的图像修复算法运行时间主要取决于最佳样本块匹配步骤的执行效率。目前算法普遍采用全局搜索获取样本块,逐一与待修复块进行相似性比对,修复质量和修复效率依赖于采样区域的范围大小。为提高计算效率,提出一种基于局部平均灰度熵的图像修复算法,在每次迭代中根据待修复块邻域窗的平均灰度熵自适应确定采样区域范围。实验结果证明,所提算法相较经典Criminisi修复算法提高了修复质量,且大大提高了修复效率。     

基于样本块的图像修复改进算法

Criminisi等人曾提出一种基于样本块的图像修复算法,将其算法中优先权的确定进行了改进,通过引入调节因子[α]调整填充边缘优先级顺序,使算法在修复过程中对图像纹理细节的部分较为敏感;同时将优先权公式由相乘改成相加,防止快速衰减,提高修复效果,并从实验证明了算法的有效性。     

基于优先权改进和块划分的图像修复

目的 针对基于样本块的Criminisi图像修复算法易发生置信项迅速下降趋于零,使优先权计算公式失效,导致修复顺序错乱造成的修复效果失真问题,以及在搜索匹配块时存在的搜索范围过大,效率过低,易出现匹配到不符合视觉效果的纹理块问题,提出一种基于优先权改进和块划分的图像修复算法。方法 首先重新定义优先权中的置信项,用样本块中的棋盘距离替代原计算公式,保证优先权一直发挥作用,从而减少因修复顺序不合理造成的错误匹配;其次根据图像纹理信息将其自适应划分为不同大小的图像块,使待修复样本块只在具有相似特征的图像块区域内搜索匹配。结果 实验结果表明,新定义的优先权,保证了修复算法的正常进行,改善了修复图像的视觉效果;由图像自适应块划分引导匹配过程,可使匹配在更少的候选块中进行,提高了算法速度。将本文方法与3种全局搜索匹配方法和1种局部搜索匹配方法进行修复结果对比分析,本文方法的修复结果视觉完整性较好,而且修复时间小于其中3种算法。结论 通过改进Criminisi算法优先权中的置信项,避免因其趋于零导致的修复顺序错乱造成的错误累积情况的发生;同时通过改进待修复匹配块的搜索范围,对整幅图像进行自适应块划分,使搜索只在相似块中进行,不仅减少了时间,而且提高了匹配的准确性。本文方法对于自然图像中大面积目标物体移除方面有较好的应用,可获得较满意的修复效果。     

一种基于纹理合成的高效图像填充方法

为了更好地解决图像填充与修复问题,提出了一种基于图像样本纹理合成的新方法。该方法提出了一种新的定义像素点优先级的思路,来确定待填充区域的填充顺序,以此来保证处理结果的质量。相较于其他图像填充算法,该算法无需复杂的数学模型和大量的计算过程,从而提高了运算速度。实验证明,该方法不仅在处理效率上取得了很大进步,而且输出图像的质量也取得了理想效果。     

基于聚类分割和纹理合成的图像修复改进算法

Criminisi提出的基于样本的图像修复技术需要在整幅图像中遍历样本,代价太大,并可能因选择错误的样本,不断迭代更新后而导致错误信息累积,使修复结果出现较大的偏差。同时,考虑到Criminisi算法中优先权函数的计算失误可能导致修复结果中出现结构失真,由此提出一种基于聚类分割和纹理合成的图像修复改进算法,将目标样本块的搜索限定在与源样本块所覆盖的类别一致的区域当中。在像素点优先权计算中,引入该像素点邻域灰度梯度差值信息,提出更为合理的优先权计算公式,以最大限度保证复杂场景中边缘优先传递,并在置信度更新项中有差别地对待新填充像素点。通过实验证明,改进算法不仅解决了Criminisi算法可能存在的结构偏差延续问题,修复视觉效果更加符合人们的主观感受,而且大大缩短了修复时间。     

基于各向异性插值模型的快速图像修复方法*

基于偏微分方程的图像修复算法运行缓慢,且无法恢复纹理细节,实用性较差。基于地统计学思想,提出一种简单有效的基于各向异性插值模型的图像修复方法。实验表明该方法具有计算复杂度低和能够恢复图像纹理细节的优点,对于图像小区域划痕具有很好的修复效果,具有较高的实用价值。     

邻域窗口权重变分的图像修复

目的 传统的基于样本块的图像修复算法对于破损区域周围既含有几何结构信息又含有丰富纹理信息的情形,修复过程中易出现纹理延伸现象和错误样本块问题,该研究旨在改进传统的修复算法,提出基于邻域窗口权重变分的图像修复算法。方法 该算法利用领域窗口总变分和内在变分构造出权重变分,通过对Criminisi算法中的优先级测度进行加权,提高了对几何结构信息和纹理信息的辨识能力,使几何结构信息得到优先修复;同时,在像素块的匹配过程中,通过引入整体结构差异算子,并与传统的颜色匹配相结合,提高了匹配精度。结果 改进的算法很好地克服了原算法中的纹理延伸和误匹配问题,保持了修复结果的视觉连通性,其峰值信噪比相比原算法提高23 dB。结论 相比于Criminisi算法及其相应的改进算法,本文算法能够对既含有几何结构又含有丰富纹理信息的破损区域取得更好的修复效果,同时,也能高效修复一般的破损区域,从而具有更好的普适性。     

划分特征子区域的图像修复算法

为了解决含有丰富纹理信息和复杂结构信息的大破损区域中的缺失信息修复的问题,提出了一种划分特征子区域的图像修复算法。首先,根据图像中包含的不同特征,运用特征公式进行特征提取,再通过统计特征值划分特征子区域,提高了图像修复的速度;其次,在原Criminisi算法的基础上改进了优先级的计算,通过增大结构项的影响,避免结构断裂的产生;然后,通过目标块和其最佳邻域相似块共同约束样本块的选取,确定最佳样本块集;最后,利用权值分配法合成最佳样本块。实验结果表明,所提算法相比原Criminisi算法,其峰值信噪比（PSNR）提升了2~3 dB,相比基于稀疏表示的块优先权值计算的算法,其修复效率有明显的提高。所提算法不但适用于一般小尺度的破损图像的修复,而且对于含有丰富纹理信息和复杂结构信息的大破损图像的修复效果也更佳,并且修复后的图像更加符合人们视觉上的连通性。     

一种基于样本块的快速图像修复算法

分析了Criminisi等人提出的基于样本块的图像修复算法,针对其不足,提出一种改进的基于样本块的快速图像修复方法.引入新的度量函数更新置信度,使优先级的计算更加准确;待匹配块的再筛选策略降低了选择最佳匹配块的随机性;已修复样本块邻域检测避免了全局范围内寻找破损边缘.实验结果表明:该方法取得了较好的修复效果,同时提高了...     

新搜索策略下的快速图像修复算法

提出了一种新搜索策略下的快速图像修复算法。通过定义新的优先权计算函数,克服了图像低纹理区域修复过于滞后的问题。又通过预测修复后图像块统计属性,对所有待匹配的图像块进行筛选,加快了图像修复速度,改善了修复效果。实验结果显示,该算法适用于多种类型的数字图像修复。     

基于先验约束和统计的图像修复算法

利用基于块匹配（PatchMatch）图像修复算法对破损区域较大且周围既含有几何结构信息又含有丰富纹理信息的图片进行修复时,容易出现纹理延伸现象以及样本块误匹配问题。针对此类问题,在样本块的精确匹配和算法的时效性两个方面进行改进,提出新的图像修复算法。在样本块精确匹配方面,改进算法对图像进行预处理以获得图像的先验信息,并利用先验信息约束算法偏移映射图的初始化,从而转变PatchMatch算法中对图像偏移映射图的全局随机初始化为在先验信息指导下的约束初始化;在像素块匹配过程中,利用均值法和夹角法来判断不同类别像素块的相似度,从而提高样本块的匹配精度。在算法的时效性方面,根据图像相似块的统计性特性,引入直方图统计的方法来减少最终用于修复的样本标签,提高改进算法的时效性。最后,将改进算法用于实例验证,相比原算法,改进算法的运行时间减少了5~10 s,峰值信噪比（PSNR）提高了0.5~1 dB。实例验证结果表明改进算法不但可以有效地提高图像修复的精度,而且提高了图像修复的效率。