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。     

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。     

基于改进的纹理合成图像修复算法

本文首先介绍了图像修复领域中的Criminisi算法,针对这种算法的不足,从优先级的运算、最优匹配块的搜索和置信值的更新三个方面进行改进。实验结果表明,改进算法的修复效果比原算法有了进一步的提高,更符合人类视觉系统的特征。     

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。     

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。     

改进优先级的分步匹配图像修复算法

首先对Criminisi 算法的优先级进行了改进,将图像的局部亮度方差作为优先级的 一个度量因子,使图像的修复顺序更加合理;然后对Criminisi 算法最佳匹配块的获取过程进行 了改进,先后使用1 范数和最小二乘法,改进了相似性度量函数,进行分步筛选,获取最佳匹 配块,使得匹配更为准确,修复效果更加理想。     

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...     

一种改进的基于样本的图像修复方法

分析了Criminisi等人提出的基于样本的图像修复算法,针对其在计算修复块优先级时存在的一些不足,提出一种改进的基于样本的图像修复方法,通过基于TV模型的分解算法将待修复图像分解为结构图像和纹理图像,利用结构图像来计算修复块的优先级,使得优先级的计算更加准确。实验结果表明该方法对图像结构边缘的修复有明显的改善。     

强化边缘结构的分段自适应图像修复算法

针对基于样本的图像修复技术在修复井下煤岩图像时存在纹理过渡延伸和边缘结构不连续的问题,提出一种强化边缘结构的分段自适应图像修复算法,其在Criminisi算法中引入基于ISEF的数据项和等照度线曲率信息构成新的优先权函数,解决了修复顺序不当的问题;并利用局部方差特征与信息熵划分的区域类型自适应选择样本块大小,解决了边缘保持的问题。在常用测试图像与孟村煤矿的煤岩图像上进行了修复实验,相较于传统的Criminisi方法,该算法的平均PSNR分别提升了0.37 dB与1.33 dB,平均SSIM分别提升了0.002 3与0.002 7。实验结果表明,该算法对纹理结构信息复杂的图像具有较好的修复效果,为煤壁图像的修复奠定了基础。     

一种改进的基于样本块的目标移除方法

图像修补的目的是对指定的区域进行修补,填补该区域的信息,并且要求最终图像的原有区域与填补区域间的过渡自然,尽量减少人工痕迹。Criminisi曾提出一种基于样本块的图像修补方法,这种方法不仅适用于对数字图像中的大面积破损区域进行修补,而且可以用于移除图像中不想要的目标物。对Criminisi的方法进行改进,在计算优先权时增加多个已知像素的梯度信息,并且用加法代替乘法防止了快速衰减,对于一些比较特殊的图像,通过改变修补顺序提高修补效果。大量实验结果表明,与Crimini-si的方法相比,该方法能够取得更好的视觉效果。     

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。     

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。