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。     

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。     

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。     

基于结构和颜色信息的图像修复算法

研究图像修补问题,为了适应自然图像纹理信息的多样性,提高图像的修复质量,待修复图像的填充顺序和雎配准则极为重要.合适的填充顺序和匹配准则,对于待修复图像的修复质量具有重要意义.提出样图的纹理合成技术的图像修复算法,在Criminisi A的算法基础上,挺高待修复图像中已知像素的权重,加入颜色信息,并采用新的匹配搜索方法和自定义的结构-距离权重匹配准则对相似块进行匹配.通过仿真证明.改进方法对大面积的图像缺失的修复和多余物体的去除都有很好的效果,提高了修复质量,加速修补速度.     

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。     

基于几何距离的Criminisi图像修复算法

使用Criminisi算法进行大区域纹理图像修复时会出现纹理延续错误的现象。针对该问题,提出一种改进的算法,主要体现在两方面：在修复顺序上,通过分析优先权计算方法,以置信度为主导改进优先权模型;在匹配策略上,结合几何距离关系,采用多块同时修复的策略,通过相似度函数选出各块的3个候选匹配块,引入几何距离修正因子确定各块的最佳匹配块。实验结果表明,该算法较好克服了原算法存在的优先权计算不准确以及匹配策略约束力不够导致的纹理延续修复错误的问题,与典型算法相比,其具有较好的视觉效果。     

一种简单的块匹配图像修复算法

图像修复是对图像的破损区域的复原,实现对图像的小区域的重建.对图像修复的主要方法有两类:一种是基于偏微分方程(PDE)的修复方法,另外一种为基于纹理合成的修复算法.大多数现有图像修复算法都非常复杂,修复速度慢.基于纹理合成算法主要是搜索的范围太大导致效率低,为了在修复效果和效率之间取得折中,文中提出了一种简单的基于块匹配修复算法,应用不同的修复模板,根据图像的空间连续性,缩小了匹配块的搜索范围,大大提高了修复效率.该算法实现简单,修复速度快,对空间较连续的图像修复效果较好.     

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。     

利用改进的图像修复的联合帧间差错隐藏算法

针对图像修补的不足和视频帧间编码的特点,提出利用改进的图像修复的帧间差错隐藏联合算法.根据丢失宏块的周围宏块的运动相关性和正确接收情况对丢失宏块进行运动性和可用性判断,如果丢失宏块属于静止宏块且可用性不为零,则采用改进的图像修补隐藏帧间差错,否则采用外边界匹配准则进行差错隐藏;并在图像修补中对置信度、等照度和修复方向等方面进行了改进.该算法既发挥了图像修复对纹理丰富区域的修复优势,也克服了图像修补对运动区域的隐藏效果不好的缺陷.实验结果表明,该算法可以带来主观和客观质量上的提高,并且明显克服了外边界匹配算法带来的视频抖动.     

一种有效的大区域图像修复算法

关于图像修复优化,普通的非纹理图像修复或纹理综合算法都不能对修复区域为大区域的自然图像取得很好的修复结果,传统的CPT算法提出了一种很好的解决自然图像修复思路,结合纹理综合和非纹理修复的方法,采用迭代算法,每次对优先权最高的一点进行块匹配,以此来提高修复过程的有效性,但也存在不足。通过对CPT算法存在的问题进行分析,并在其框架下进行充实和改进,提出一种有效的大区域图像修复算法,并给出一种全新的梯度优先的计算方法。实验证明该方法是有效的,提高了大区域图像修复效果。     

基于纹理块与梯度特征的图像修复改进算法

针对目前图像修复算法在处理污损车牌图像时存在边缘修复不连续和效率不高问题,提出采用纹理块与梯度特征结合的改进的算法。新算法从两个方面进行改进：针对最优匹配块,加入梯度计算,优化匹配块的选择及预编辑,提高与环境的融合效果;采用了一种更新填充前端的修改方案,提高修复效率。测试结果表明,所提出的算法具有更好的计算效率,视觉感知方面具有更好的边缘连续性。     

结构张量的改进Criminisi修复

目的 针对传统基于样本块的图像修复算法中仅利用图像的梯度信息和颜色信息来修复破损区域时,容易产生错误填充块的问题,本文在Criminisi算法的基础上,利用结构张量特性,提出了一种改进的基于结构张量的彩色图像修复算法。方法 首先利用结构张量的特征值定义新的数据项,以确保图像的结构信息能够更加准确地传播;然后利用该数据项构成新的优先权函数,使得图像的填充顺序更加精准;最后利用结构张量的平均相干性来自适应选择样本块大小,以克服结构不连续和错误延伸的缺点;同时在匹配准则中,利用结构张量特征值来增加约束条件,以减少错误匹配率。结果 实验结果表明,改进算法的修复效果较理想,在主观视觉上有明显的提升,其修复结果的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）都有所提高;与传统Criminisi算法相比,其峰值信噪比提高了1~3 dB。结论 本文算法利用结构张量的特性实现了对不同结构特征的彩色破损图像的修复,对复杂的线性结构和纹理区域都有较理想的修复,有效地保持了图像边缘结构的平滑性,而且对大物体的移除和文字去除也有较好的修复效果。     

破损区域分块划分的图像修复

目的： 提出一个算法,使计算机能够自动修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像。 方法： 本研究通过模仿手工修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像的方法,按如下2个步骤来修复图像：1) 破损区域的划分,首先,对各断裂边界线进行匹配配对。然后,将已配对的各断裂边界线进行直接连接,从而在破损区域内形成各个待修复块。2) 各块的修复,首先,采用BSCB算法中的传输方程和扩散方程将已选邻域信息迭代传输和扩散到各块破损区域,以修复完优先级最大的各个块。然后,判断是否有次优先级的待修复块,若有,则采用边界线删除算法删除部分冗余边界线,接着按相同方法修复次优先级的待修复块;若无,则修复完成。 结果： 基于以上图像修复步骤,提出了破损区域分块划分的图像修复算法。将提出的该算法和其它3个算法用于修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像,其结果显示,该算法所修复图像的PSNR值平均提高1.49db,同时,所修复图像具有较好的视觉效果。 结论： 和其它3个算法相比,提出的破损区域分块划分的图像修复算法更适合于修复破损区域较大且结构信息较复杂的图像。     

基于断裂结构线匹配模型的大破损区域图像修复算法

针 对现阶段含有复杂结构信息的大破损区域图像修复算法中存在的断裂结构线连接错误、连接不平滑的问题,提出一种基于断裂结构线匹配模型的大破损区域图像修复算法。首先,深入分析了影响断裂结构线匹配度计算的因子,并根据这些影响因子的重要程度赋予不同权重值,在此基础上构造了一种断裂结构线匹配模型以得到相应的断裂结构线匹配对;然后,在这些断裂结构线匹配对的基础上拟合出光滑结构线,并将大的破损区域划分为了不同的子区域;最后,使用块匹配算法对破损子区域进行像素填充。在进行的6组对比实验中,所提算法在处理含有丰富结构信息的大破损区域边缘时,能够准确地对断裂结构线进行配对并且能在配对结果的指导下平滑连接断裂结构线,修复后的图像视觉效果明显比改进后的Criminisi算法、Hays算法以及IIPBDR算法得到的效果好。     

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。     

基于统计特征的图像修复

在基于样图图像修复思想的基础上,从填充顺序和匹配准则两个方面进行改进,提出了一种图像修复方法。优先级函数加入了面片梯度信息和方差信息,使得填充顺序能够正确地修复结构和纹理信息。匹配准则采用自定义的颜色特征函数和统计特征函数对相似片进行两重匹配,取最优匹配块填充。一系列的修复实例证明该方法的有效性和鲁棒性。     

Non‐Local Image Inpainting Using Low‐Rank Matrix Completion

In this paper, we propose a highly accurate inpainting algorithm which reconstructs an image from a fraction of its pixels. Our algorithm is inspired by the recent progress of non‐local image processing techniques following the idea of ‘grouping and collaborative filtering’. In our framework, we first match and group similar patches in the input image, and then convert the problem of estimating missing values for the stack of matched patches to the problem of low‐rank matrix completion, and finally obtain the result by synthesizing all the restored patches. In our algorithm, how to accurately perform patch matching process and solve the low‐rank matrix completion problem are key points. For the first problem, we propose a robust patch matching approach, and for the second task, the alternating direction method of multipliers is employed. Experiments show that our algorithm has superior advantages over existing inpainting techniques. Besides, our algorithm can be easily extended to handle practical applications including rendering acceleration, photo restoration and object removal.