一种改进的基于样例的图像修复方法

以基于样例修补的目标移除方法为基础,改进了基于样本块的图像修补方法。在自然图像上通过傅里叶变换,发现许多自然图像具有方向性纹理的特征,将搜索空间约束到纹理方向的范围,优化了Criminisi方法优先块的选取,提高了搜索精度;并通过在源图像区使用图像分割的方法实现分区,使搜索目标块仅在其相邻的源区域内搜索,进一步缩小样本图搜索范围,增强搜索的准确性。在自然图像上进行的实验结果表明:改进的方法不仅显著提高了图像修补的时间,且有效地维持了图像的线性结构,取得了良好的修补效果。     

Boosting协方差特征的人脸检测方法

基于Harr式特征分层筛选的人脸检测方法速度快、检测率高。但Harr式特征对边缘、线段比较敏感,只能描述特定走向的图形结构。结合分层筛选技术,提出了Boosting协方差特征人脸检测方法。该方法先计算协方差矩阵特征,然后由这些特征构造弱分类器,最后借助Adaboost方法组合这些弱分类器的输出结果来对测试图片进行瀑布式分层筛选,从而获得最终判决结果。测试实验显示所提方法具有较强的抗噪能力,检测率相比原基于Harr式特征分层筛选的方法有显著提高。