一种改进的Criminisi图像修复算法

图像修复的目的是填补有信息缺损的图像,并使观察者无法察觉出图像的填补痕迹。在Criminisi提出的算法基础上进行改进,提出一种图像修复方法。引入曲率来决定目标块的填充次序和最佳匹配块的选择,并改进优先权为各项加权和,通过改变权值可以得到更好的修复效果,同时避免了由于置信度迅速衰减带来的错误填充次序。大量实验结果表明,提出的算法不仅增强了图像结构的连续性,并使得匹配更加准确,对于各种类型图像的修复都取得了令人满意的视觉效果。     

改进的基于样例的图像修复方法

在Criminisi算法基础上,针对其填充次序不准确等缺点,提出了一种基于样例的图像修复方法。通过在优先权函数中引入相邻像素间颜色差值信息,图像结构部分优先传播。同时,置信度值更新考虑样本填充质量,目标块与相似块差异越小则该值相对较高。另外,块搜索过程中多个样本块有相同最小颜色距离时,选取梯度距离最小的样本块。实验结果表明,改进算法对各类图像取得了较高修复质量。