改进的Criminisi图像修复算法研究

针对Criminisi算法存在的优先权函数不可靠,匹配块遍历搜索时间复杂度大,以及选取匹配块时相似度函数不准确的问题,提出了一种改进的Criminisi图像修复算法。该算法改进了优先权计算公式,引入了方差差值项,增强了对图像结构部分的辨别能力。在搜寻最佳匹配块时,引入一个比例系数,从而有效缩短了匹配块寻求时间,降低时间复杂度。且定义了新的待修复块与匹配块之间的相似度函数。通过实际修复实验证明,改进后的Criminisi算法的修复结果更加可靠和有效。     

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。     

基于改进Criminisi算法的图像修复

针对Criminisi算法难以获得理想的修复效果,且存在修复时间过长等缺陷,提出一种改进Criminisi算法的图像修复算法。改进优先权计算方式找到最优待修复块,完善最优匹配块搜索策略,找到最优匹配块,采用新的置信值更新方式以获得更为理想修复效果,通过仿真实验测试算法性能,结果表明,相较于Criminisi算法,改进Criminisi算法不仅获得了较理想的图像修复效果,而且大幅度减少了修复时间,提高了图像修复的效果。     

一种改进的基于纹理的图像修复算法

图像修复是数字图像处理领域重要的研究内容,该文针对Criminisi等人提出的基于纹理的图像修复算法的一些不足,提出一种改进算法,优化了纹理块优先权的计算方法,采用新的搜索匹配块方法和改进了匹配准则.实验结果表明,该算法具有良好的修复效果.     

区域自适应的图像修复算法

针对Criminisi等人提出的基于样本的图像修复算法使用穷尽搜索的方式寻找最优匹配像素块,以及采用固定大小的修复像素块进行修复时产生的错误匹配和信息延伸对图像修复质量的影响,根据像素点周围邻域信息对该像素点的决定作用和结构信息的重要性,提出一种区域搜索和自适应模板图像修复方法,以增强信息的局部协调性和边界信息的恢复能力,提高图像整体的修复效果。大量实验表明,改进算法在减少修复时间的同时,能较好地保持图像的结构,从而使修复结果达到更好的视觉效果。     

改进的Criminisi图像修复算法

图像修复是一种去除图像中多余物体并采用合理的纹理去填充待修复区域的技术。针对Criminisi等人提出的基于样本的图像修复算法,根据目标块中的结构信息与中心点梯度值的相关性,提出了一种新的优先权函数设计方法,以保持待修复区域的强连续性。为加快匹配效率,在确保要获取的匹配块在搜索范围内的同时,采用局部搜索匹配块的方法,相比Criminisi原算法中通过全局搜索得到匹配块的方式,速率更快。实验结果表明,该算法能获得更佳的修复效果。     

基于可变大小模板的改进图像修复算法

Criminisi等人提出的基于模板的图像修复算法是该领域最重要的贡献之一。在保持Criminisi基本算法框架不变的基础上,本文提出了一些改进思想。主要贡献是设计了基于可变大小模板的块匹配程序以使模板搜索更准确灵活。此外,对信度更新方式进行了修正,并结合局部搜索以提高算法的综合性能。实验结果证实了改进的有效性。     

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。     

基于演化算法的纹理合成图像修复技术

针对Criminisi算法中计算待修复块优先级时存在的一些不足及搜索最佳匹配块效率低的问题,提出一种基于演化算法EA(Evolutionary Algorithm)的纹理合成图像修复技术。该算法首先从等照度线方向和梯度方向共同考虑待修复块的优先权,并根据梯度的变化来控制模板窗口的大小,然后提出用演化算法在待修复区域周围搜索最佳匹配块,最终达到快速准确修复图像的目的。仿真实验表明,提出的新算法与传统算法相比具有更快地收敛速度和更好地修复效果,其综合性能优于Criminisi算法。     

基于样本块的图像修复方法的改进

基于纹理合成的图像修复算法适合大面积信息缺损区域的修复。基于Criminisi算法,通过对数据项的重新定义,从结构和纹理上对图像进行修复。改进算法在搜索最佳样本块时,考虑到样本块所含已知像素点的信息量对寻找最佳样本块的影响,构造了包含信息量的最优搜索式;为了平滑置信因子更新导致的误差传播,定义了基于曲率的置信因子更新方程。基于上述构造,经多次实验,改进算法得到合适参数,避免了明显冗余像素点的产生并使得纹理连接处连贯。     

一种改进的基于样图的图像修复算法

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。分析了图像修复技术中的Criminisi算法,针对它的不足,提出一种新的改进算法。新算法从4个方面加以改进：使用了新的优先权计算函数,优化了优先权大小选择的计算,避免了因模板数据项迅速衰减带来的错误填充次序;利用Sobel算子改进等照度线计算,使等照度线上的点优先被修复;采用新的匹配方法,将查找匹配的范围锁定在破损区域的边缘。最后为了平滑置信值更新导致的误差传播,定义了新的置信值更新方程。实验结果证明,本文图像修复算法不但可以改善图像修复质量,还可以提高图像修复效率。     

参照四邻域裁剪样本的图像修复算法

针对结构纹理信息较复杂、破损尺度较大的图像修复问题,提出一种既能保持图像特征又能提高修复速度的参照四邻域裁剪样本的修复算法,将图像修复问题转化为最佳样本的检索过程。首先,提取图像结构信息,并对图像进行区域划分以缩小样本的裁剪与检索范围;其次,为了改进离差平方和（SSD）方法对块的结构信息匹配的忽视,在像素块匹配计算中引入结构对称匹配约束,有效避免了误匹配,提高了图像块匹配精度及样本搜索效率;然后,通过引入结构因子和置信度,结合传统的优先权计算,得到突出结构作用的优先级公式;最后,利用目标块与四邻域块间的重叠区域计算四邻域参照优先级,并根据四邻域提供的可靠参照信息,依据改进的块匹配方法裁剪样本集并检索最佳样本块,直至所有目标块都检索匹配到最佳样本,完成修复。实验结果表明,该算法可以很好地解决纹理模糊和结构错位等问题,在提高图像修复速度的同时,所提算法修复效果的峰值信噪比（PSNR）比其他对比算法平均提高了0.5~1 dB,使得修复后的图像更好地满足视觉连通性,同时能高效地修复一般区域,具有更好的普适性。     

基于样本块与曲率特征的图像修复改进算法*

针对目前基于样本块的图像修复算法在图像修复过程中容易产生错误的匹配纹理块,难以保持纹理结构连贯性的问题,提出了结合等照度线的曲率特征和高斯函数的图像修复改进算法,首先在数据项中引入了反映纹理结构特征的曲率因子来计算优先权;其次运用高斯函数更新置信项,避免了因置信项快速下降而导致的误匹配问题。通过计算修复结果的PSNR值与其他算法进行对比,实验结果表明,该算法对丰富纹理信息的图像有更好的修复效果。     

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。     

采用顺序修复的样本例图像修复算法

本文提出了一种采用顺序修复的样本例图像修复算法,该方法在原Criminisi经典图像修复算法的基础上对修复顺序进行新的尝试.原Criminisi经典算法的修复顺序通过计算优先级得出,随着修复的深入优先级逐渐趋近于0,导致算法失去作用.为解决该问题,本文采用顺序修复的方法来代替优先级决定顺序,避免出现算法失去作用的情况;同时本文提出的“倒L”型样本模板来增强结构的传播能力、提高匹配的正确率.实验结果证明,本文的修复算法相对Criminisi算法具有优势并取得很好的修复结果.     

基于结构相关性的自适应图像修复

针对传统的Criminisi修复算法中优先函数计算的不足,以及修复后图像质量下降的问题,文中提出了一种基于结构相关性的自适应图像修复算法。首先,引入结构相关性,对优先权计算进行改进,增加优先权计算的可靠性;然后,自适应选择样本块大小,使修复更加准确并提高修复效率;最后,引入HSV颜色空间,根据样本的色度、亮度来搜寻最佳匹配块,减少修复误差,完成图像恢复。实验结果表明,所提算法在主观视觉上有明显提升,并且在峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)方面均有一定提高,修复效果明显,与传统的Criminisi修复算法相比,其峰值信噪比提高了1~3 dB,结构相似度更接近1。所提算法利用结构相关性和自适应选择样本块大小对彩色破损图像进行修复,优先权计算更加合理准确,修复效率有所提高,修复效果可视性更佳,有利于实际应用。