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。     

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。     

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.     

基于改进Criminisi算法的地基云图修复方法

全天空成像仪（Total sky imager,TSI）对天空进行观测时,设备的结构特点会使采集到的云图信息不完整,对图像的分析造成不利影响。针对Criminisi算法修复地基云图所造成修复顺序发生错误、图像不连续以及匹配块遍历搜索时间复杂度大的问题,本文提出了一种基于改进Criminisi算法的地基云图修复方法。该算法改进了优先权计算公式,引入地基云图独特的红蓝比特征作为置信项,使得含有更多信息的像素块具有更高的优先级,在搜索匹配块的过程中,基于启发信息选择匹配区域的大小,避免了搜索到离待修复块较远的相关性较低的匹配块,也有效缩短了匹配块搜索时间,降低了算法的时间复杂度。实验结果表明,改进后的Criminisi算法具有较好的图像修复效果,且降低了时间复杂度,提高了修复效率。     

改进的纹理合成图像修复算法

提出一种新的基于纹理合成的图像修复算法,针对Criminisi算法优先权函数不准确等缺点,改进优先权函数;另外在模板的选择上,利用方差表征频率的变化来选择模板的大小,不仅可以抑制噪声对模板选择的干扰,也更能体现图像的局部差异性,从而能更加准确地寻找最佳匹配块.算法经过实验仿真证明了其准确性.     

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。     

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。     

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。     

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。     

递进填充线算法对DIBR虚拟图像的修复

在基于深度图的虚拟图像绘制(DIBR)中,前景物体的遮挡会造成虚拟图像中的空洞问题.针对Criminisi算法及模板匹配对空洞边界噪声敏感的问题,提出一种基于递进填充线的填补算法.首先根据视点变换的方向将空洞的背景部分边界扩大,以消除深度误差造成的空洞边界上的残余前景噪声;在空洞填充的遍历过程中,采用提出的递进填充线算法对每次更新后的剩余空洞提取基于视点方向的部分边界作为填充线,以限制被填充块的搜索范围,使被填充空洞块的择优顺序以背景纹理优先,避免了空洞边界上前景纹理的误填充.实验结果表明,该算法峰值信噪比比Criminisi算法平均高出1.617 3,比基于深度的模板匹配算法平均高出1.310 5,能更有效地抑制DIBR空洞纹理的错误生长,修复图像质量.     

综合自适应阈值与多尺度的TV图像修复方法

基于TV模型的图像修复算法具有较好的修复效果，但其对参数的选取较敏感，且运算量较大。该文提出了一种综合自适应阈值与多尺度的TV图像修复算法，该方法不仅可以提高TV图像修复模型的修复稳定性，还可以进一步压缩运算量，提高修复速度。     

Block-based image inpainting in the wavelet domain

This paper introduces a new model for block-based image inpainting in the wavelet domain. The proposed technique separates the inpainting process into two different and important steps, both using the energy of wavelet coefficients. First, the model explores wavelet detail coefficients to estimate the image gradient vector, weighting each vector with the energy of wavelet coefficients. Such information is then used to determine which block belonging to the inpainting region should be filled first. After that, an adapted method for texture synthesis in the wavelet domain is applied in order to successfully fill this block. These two steps are applied successively, until the inpainting region is completely filled. Experimental results indicate that the proposed algorithm can fill large inpainting regions with good visual quality, presenting results comparable to or better than other competitive approaches for image inpainting.     

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。     

划痕图像的连分式插值修补算法

目的 图像修复在图像处理中起着举足轻重的地位,针对目前大部分图像修补算法在修复划痕时存在纹理修复不够突出的缺陷,提出了两种基于连分式插值的修补算法,可以较好保持图像纹理的特性。方法 该算法基于连分式插值理论,采用图像破损点周围像素信息来插值出破损点的像素值。根据插值函数和插值窗口的不同,提出了两种插值方法,即Thiele型修补算法与Newton-Thiele型修补算法,解决不同纹理类型图像的划痕修补问题,并对插值过程中出现的奇异点问题和平移问题提出了行之有效的解决办法。结果 对大量的划痕图像进行实验测试,并通过主观评价和客观评价进行评估。客观评价包括峰值信噪比（PSNR）和运行时间的比较。相对于目前流行的一些修补方法来说,本文算法有更好的视觉效果,更高的峰值信噪比和更短的运行时间,峰值信噪比为44.79 dB,运行时间为0.53 s。结论 Thiele型修补算法更加擅长处理纹理垂直于划痕的图像,而Newton-Thiele型修补算法适用于复杂纹理的图像。     

Finger vein image inpainting using neighbor binary-wasserstein generative adversarial networks (NB-WGAN)

Traditional inpainting methods obtain poor performance for finger vein images with blurred texture. In this paper, a finger vein image inpainting method using Neighbor Binary-Wasserstein Generative Adversarial Networks (NB-WGAN) is proposed. Firstly, the proposed algorithm uses texture loss, reconstruction loss, and adversarial loss to constrain the network, which protects the texture in the inpainting process. Secondly, the proposed NB-WGAN is designed with a coarse-to-precise generator network and a discriminator network composed of two Wasserstein Generative Adversarial Networks with Gradient Penalty (WGAN-GP). The cascade of a coarse generator network and a precise generator network based on Poisson fusion can obtain richer information and get natural boundary connection. The discriminator consists of a global WGAN-GP and a local WGAN-GP, which enforces consistency between the entire image and the repaired area. Thirdly, a training dataset is designed by analyzing the locations and sizes of the damaged finger vein images in practical applications (i.e., physical oil dirt, physical finger molting, etc). Experimental results show that the performance of the proposed algorithm is better than traditional inpainting methods including Curvature Driven Diffusions algorithm without texture constraints, a traditional inpainting algorithm with Gabor texture constraints, and a WGAN inpainting algorithm based on attention mechanism without texture constraints.

     

A fast implementation algorithm of TV inpainting model based on operator splitting method

In this paper, we propose a fast algorithm to solve the well known total variation (TV) inpainting model. Classically, the Euler-Lagrange equation deduced from TV inpainting model is solved by the gradient descent method and discretized by an explicit scheme, which produces a slow inpainting process. Sometimes an implicit scheme is also used to tackle the problem. Although the implicit scheme is several times faster than the explicit one, it is still too slow in many practical applications. In this paper, we propose to use an operator splitting method by adding new variables in the Euler-Lagrange equation of TV inpainting model such that the equation is split into a few very simple subproblems. Then we solve these subproblems by an alternate iteration. Numerically, the proposed algorithm is very easy to implement. In the numerical experiments, we mainly compare our algorithm with the existing implicit TV inpainting algorithms. It is shown that our algorithm is about ten to twenty times faster than the implicit TV inpainting algorithms with similar inpainting quality. The comparison of our algorithm with harmonic inpainting algorithm also shows some advantages and disadvantages of the TV inpainting model.     

基于surfacelet稀疏重构的视频修复

为提高视频竖线、划痕、文字等破损的修复质量,提出一种基于Surfacelet稀疏重构的视频修复算法。Surfacelet变换的具有多尺度、多方向且高效树状结构的三维稀疏变换特性,能有效捕捉视频中的奇异曲面。算法首先基于Surfacelet变换域构造破损视频信号的稀疏性全局优化的目标函数,然后采用松弛算法求解该目标函数来实现对破损视频的修复。该算法不需要复杂的分割、边缘检测等预处理,能提高视频的纹理和结构信息的修复效果。实验仿真结果表明本文算法的视频修复质量优于现有视频修复算法。     

Fast local image inpainting based on the Allen–Cahn model

In this paper, we propose a fast local image inpainting algorithm based on the Allen–Cahn model. The proposed algorithm is applied only on the inpainting domain and has two features. The first feature is that the pixel values in the inpainting domain are obtained by curvature-driven diffusions and utilizing the image information from the outside of the inpainting region. The second feature is that the pixel values outside of the inpainting region are the same as those in the original input image since we do not compute the outside of the inpainting region. Thus the proposed method is computationally efficient. We split the governing equation into one linear equation and one nonlinear equation by using an operator splitting technique. The linear equation is discretized by using a fully implicit scheme and the nonlinear equation is solved analytically. We prove the unconditional stability of the proposed scheme. To demonstrate the robustness and accuracy of the proposed method, various numerical results on real and synthetic images are presented.     

基于曲率驱动方向性热流的图像修复模型

提出一种曲率驱动的方向性热流图像修复模型。在该模型中,信息向待修复区域的扩散被看成是两个相互垂直的1D方向性热流的耦合,其中的扩散方向由图像的局部相关几何决定,而扩散强度是一个曲率相关的函数。实验结果表明,该模型不仅能够保证修复边缘的尖锐性还可以减少修复过程中虚假边缘的产生。     

融合边缘检测和自注意力的图像修复方法

针对修复后图像边界模糊、图像纹理不清晰、视觉效果差的问题,提出了一种融合边缘检测和自注意力机制的生成式对抗修复模型.通过边缘检测可提取出图像的轮廓信息,避免了修复后边界模糊的问题;利用自注意力机制能够捕获图像全局信息并生成图像精确细节的能力,设计出融合自注意力机制的纹理修复网络.该模型由边缘补全网络和纹理修复网络组成,首先,设计的边缘补全网络对受损图像的边缘进行补全,得到边缘补全图像;其次,利用纹理修复网络联合补全的边缘图像对缺失区域的纹理进行精确修复.在CelebA和Place2两个图像数据集上对本文所建模型进行了训练和测试.实验结果表明:本文所建模型与现有图像修复方法相比,大幅提高了图像修复的精确度,且生成的图像更加逼真.