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。     

基于局部平均灰度熵的快速图像修复算法

使用块拼贴的基于样本的图像修复算法运行时间主要取决于最佳样本块匹配步骤的执行效率。目前算法普遍采用全局搜索获取样本块,逐一与待修复块进行相似性比对,修复质量和修复效率依赖于采样区域的范围大小。为提高计算效率,提出一种基于局部平均灰度熵的图像修复算法,在每次迭代中根据待修复块邻域窗的平均灰度熵自适应确定采样区域范围。实验结果证明,所提算法相较经典Criminisi修复算法提高了修复质量,且大大提高了修复效率。     

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。     

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。     

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。     

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.     

高可信度图像修复方法

在基于样例图像修复思想的基础上,从填充次序与目标块搜索两个方面进行改进,提出了一种图像修复方法。分析了Criminisi等人提出的修复算法,引入混淆系数来确定目标块的填充次序,以图像源区域中“有且只有一个”块与目标块相似来定义可信度,并优先填充可信度高的目标块。混淆系数的计算自然地将寻找高优先级目标块、搜索对应的匹配块两个过程统一,以避免误差累积。通过自然图像移除大面积物体的比较实验,表明算法适用于具有复杂背景的较大区域修复,视觉效果理想。     

车牌图像污损区域的提取和修复方法

针对污损车牌图像,结合FCM算法和Criminisi图像修复算法,提出一种可以准确分辨车牌图像污损区域并进行图像修复的方法.设计一种能够自动确定聚类数目的FCM算法,用其对图像进行色彩分割,提高提取污损区域的准确度;对Criminisi算法的优先权和匹配块大小做出改进,修复污损图像.实验结果表明,使用该方法后车牌图像污...     

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。     

自适应样本块局部搜索算法对古代寺观壁画的修复

针对开化寺宋代寺观壁画存在的脱落病害侵蚀问题,在Criminisi算法的基础上,提出一种自适应样本块局部搜索(ASB-LS)的图像修复算法,实现了壁画脱落区域的虚拟修复.首先分析壁画的构图特征,引入结构张量,利用其特征值重新定义数据项,确保图像的结构信息可以准确传播;然后利用该数据项构成新的优先级函数,使得图像的填充顺序更合理;最后利用结构张量的平均相关性自适应选择样本块的大小,同时采用局部搜索策略提升匹配效率,有效地避免了修复后图像结构误传播和匹配块盲目搜索的问题.在VisualStudio2015环境下、采用开化寺宋代壁画进行仿真实验,与Criminisi算法和其他相关算法相比较,结果表明,提出的ASB-LS算法的修复效果较理想,主观视觉上有明显提升,更符合图像的构图特征;同时修复效率有较大提升,峰值信噪比最大提高了3.1 dB,平均提高了0.9 dB,为古代壁画的实际修复奠定了良好的基础.     

一种基于样本块的快速图像修复算法

分析了Criminisi等人提出的基于样本块的图像修复算法,针对其不足,提出一种改进的基于样本块的快速图像修复方法.引入新的度量函数更新置信度,使优先级的计算更加准确;待匹配块的再筛选策略降低了选择最佳匹配块的随机性;已修复样本块邻域检测避免了全局范围内寻找破损边缘.实验结果表明:该方法取得了较好的修复效果,同时提高了...     

特征优先块匹配图像修复算法

针对Criminisi算法中易发生置信项趋向于0,使优先级计算公式失去作用而影响修复结果的"效果丢失",以及无法在已知区域匹配到合适匹配块而造成修复效果失真的问题,提出一种图像修复改进算法.首先通过置信项减去一个固定常数,使置信项不再趋向于0值,保证优先级公式总是发挥作用;然后通过增加有明显识别特征匹配点的优先级使得以该点为中心的待填充块优先进行匹配,减少匹配时的出错率.实验结果证明,该算法较好地克服了Criminisi算法存在的不足,使修复结果更符合视觉感受.     

改进的块匹配五台山壁画修复算法

针对五台山壁画破损区域形状不规则、大小不均匀,采用Criminisi算法修复时易出现错误填充的问题,提出一种改进的块匹配五台山壁画数字化修复算法.首先在计算优先权,除置信度与数据项之外引入分散度项,确保信息最丰富的块被优先修复;然后结合图像块结构的整体性将协方差因子引入相似度计算中,以减少错误填充率.对五台山破损壁画进行数字化修复的实验结果表明,该算法较好地解决了Criminisi算法的错误填充问题.     

一种结合CDD 模型和Criminisi 算法的图像修复算法

针对既含有大块缺失信息又含有划痕的图像,结合CDD 模型和Criminisi 算法的 优点,提出一种新的修复算法。算法先采用可以强化细节的自适应直方图均衡化操作来扩大图 像的动态范围,后利用形态学算子分离出待修复图像中的划痕区域与大块区域,接着用CDD 模 型对划痕进行修复,再用改进优先级的Criminisi 算法进行后续修复,最后把修复后的图像对 应于缺失区域的像素填补到待修复图像的区域中。实验结果表明,改进后的算法克服了现有算 法可能存在的偏差延续问题,使图像修复的结果更加符合人们的视觉效果。     

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。     

一种改进的基于样例的图像修复算法

经典的Criminisi图像修复算法,通过结合偏微分方程算法和纹理合成算法两者的优点,对图像的纹理和结构同时进行修复,获得了较好的视觉效果。但基于样例的图像修复算法在定义优先权时仅考虑了置信度和数据项,导致错误信息的繁衍,使修复结果不理想。在Criminisi算法基础上,提出一种改进的基于样例的图像修复方法。通过重新定义修复块的优先权,增加一种度量图像平滑性的几何量,同时增加最佳匹配块的限制条件,从而使修复后的图像获得了更好的视觉效果。     

基于边缘特征和像素结构相似度的图像修复算法

针对Criminisi算法的块匹配准则仅采取单一颜色判断因子导致无法合理选择最佳样本块,且其在修复过程中使用单一修复模板易出现填充裂纹和错误像素的问题,提出基于边缘特征和像素结构相似度的图像修复算法.首先提出一种局部特征与边缘纹理分辨相结合的分段修复算法以增强边缘纹理分辨能力;其次采用样本相似度和信息熵相似度确定最佳样本块集合,并依据颜色和特征项的欧氏几何距离及结构相似性确立块匹配准则;再通过基于信息熵的自适应修复模板解决Criminisi算法的填充裂纹和错误像素问题;最后引入果蝇优化算法以减少图像修复时间.实验结果证明,对于不同的图像,文中算法能取得较为满意的修复效果和修复效率.