一种块匹配的图像修复算法

在研究Criminisi算法的基础上,提出了一种新的图像修复算法。根据图像待修复点梯度的大小,在源区域中确定其匹配区域的范围,减少搜索次数;以到待修复点距离从小到大的方式搜索匹配块,应用最近最优匹配块对图像进行修复;提出新的置信度更新方法,使更新后的置信度与累积误差成反比。实验表明,本文提出的图像修复算法具有较好的图象修复效果,并且计算复杂度低,效率高。     

基于样本和线性结构信息的大范围图像修复算法

基于纹理的图像修复算法对于修复破损区域比较大的图像效果较好,但该算法对于含有结构信息的图像修复效果很差.通过新的优先项的计算、平均值补偿及增加惩罚项提高传统的基于样本的图像修复算法的修复效果,结合图像中常出现的直线和曲线结构特征,提出了基于样本和结构信息的大范围图像修复算法.实验表明,该算法易于实现,修复结果能达到令人满意的效果,具有较高的实用价值.     

基于块结构稀疏度的自适应图像修复算法

现有基于稀疏性的图像修复算法采用固定大小的待填充块和邻域一致性约束,且在全局搜索待填充块的最优匹配块,既降低了待修复区域的结构连贯性和纹理清晰性,又增加了算法的时间复杂度.针对上述问题,根据破损区域特性和块结构稀疏度间的关系,提出基于块结构稀疏度的自适应图像修复算法.根据最大优先权值点的块结构稀疏度值,设定不同参数以自适应选取待填充块大小、邻域一致性约束权重系数和局部搜索区域大小,并通过仿真实验分析讨论了各参数选取.实验结果表明本文算法较文献算法在峰值信噪比上提高0.3dB ～ 1.2dB,并且提高算法速度3～7倍.     

基于遗传匹配追踪的图像修复算法

针对匹配追踪算法在过完备字典库中稀疏表示计算量大的问题,提出一种将遗传匹配追踪算法(GMP)与图像修复相结合以实现修复的方法。该算法采用GMP寻找最佳原子,改进选择算子,将精英保留策略、锦标赛选择方法及轮盘赌方法相结合。将混合选择算子应用到基于GMP的图像修复算法中,通过实验结果表明:该算法具有一定的可行性,并且修复效果很好。     

Criminisi图像修复算法的优化

针对Criminisi算法在修复时会出现结构断裂和误匹配问题,在原有算法基础上提出一些新的改进思想,改进优先级函数的计算方法,将优先级函数表示为数据项、置信度项和邻域相关性项的加权和,以保证图像结构信息的连续性。设计一种样本块大小可变的算法,以增强局部协调性和边界的平滑性。改进模板间相似性度量方法,融入颜色直方图,以提高模板匹配的准确性。实验结果表明,该方法能够弥补Criminisi算法的不足,获得较好的视觉效果,提高图像的修复质量。     

基于偏移差值的结构化稀疏图像修复算法

针对基于匹配的图像修复算法中存在线性结构和 重复区域不能良好保持结构连贯性的问题,提出基 于偏移差值的结构化稀疏图像修复算法。首先定义一个新的特征偏移差值,结合图像颜色特 征构造样本块 间相似度项,并利用该相似度项寻找最佳匹配块;然后将偏移差值信息和颜色信息共同作为 稀疏约束项来 构造约束方程,以提高稀疏表示的准确性,从而保证邻域信息一致性。实验结果表明, 文 中方法对线性结 构和重复区域的破损修复能获得更好的效果。     

基于结构分量和信息熵的Criminisi图像修复算法

针对Criminisi图像修复算法中优先级计算易受 图像纹理影响的问题,提出了改 进的基于图像结构分量的优先级函数。首先采用变分分解模型,将待修补图像分解为结构分 量和 纹理分量;其次基于结构分量计算数据项,排除纹理的影响;然后在优先权函数中 引入度量像素块复杂度的信息熵,将像素块中除了中心点之外其它位置的结构信息 融 入到优先权的计算中,使修补次序进一步向结构丰富的像素块倾斜;最后将优先权函数 表 示为置信度、数据项和信息熵的加权和,以解决传统Criminisi算法优先权随着置信度 迅速 下降为零而造成修复次序出现偏差的不足。新的优先权函数排除了像素块中在计算数据项时 纹 理的影响,并且融合更多的结构信息,使修复次序更加准确。实验结果表明,对于 不 同的人工图像和自然图像,本文模型都能取得较为满意的修复结果。     

空间差异度量约束的图像修复

针对传统算法在图像修复时选取最佳块匹配准则的单一性和随机性的问题,提出了一种空间差异度量约束的图像修复方法。该算法利用等照度线确定待修复块的优先级,根据空间差异度量约束的最佳块匹配准则搜索与该待修复块最匹配的样本块,采用最佳匹配块的信息更新优先级最高的待修复块的信息以修复其缺失像素信息。实验结果表明,与传统算法相比,所提算法能有效提高图像修复的主客观质量,对三种类型的信息缺失均取得了较好的修复效果。     

基于HSI梯度统计特性的图像修复算法

为更好保持修复后图像的结构连贯性及与邻域信 息的连续一致性,提出了基于HSI梯度统计特性的图像修复算法。 该方法首先在HSI色彩空间提取图像的梯度特征,利用梯度均值和方差等统计量重新定义样 本块的结构相似性,在此基 础上构造加权的数据项和平滑项的全局能量约束方程,同时自适应地确定计算全局能量的样 本块尺寸和多分辨率层数,并 利用图割算法进行最优化求解。由于HSI色彩空间能更加充分地提取图像的梯度特征,利用 样本块HSI梯度统计特性使 得搜寻得到的匹配标签更加合理。实验结果表明,该算法对于自然图像中小区域破损和目标 物体移除方面有较好的应用, 修复结果很好地保持了图像结构的连贯性,并削弱了接缝效应,更符合人眼视觉要求。     

一种基于全变分模型的图像修复改进算法

为了恢复图像中划痕、文字等小目标去除后丢失的相关信息,对全变分(TV)模型及其自适应算法进行了分析和改进。在Chan提出的图像修复原则的基础上给出了两个阈值参数,对原有算法中的权值系数进行了改进。仿真实验结果表明,本文算法在保证原有算法修复效果的同时能够有效地提高运算速度,取得了较好的实际效果。     

基于方差约束与几何不变特性的图像匹配算法

为解决较多图像匹配算法主要通过测量关键点之间的距离来实现特征匹配,忽略了图像的结构信息,使其存在较多的误匹配的问题,本文设计了方差约束耦合几何不变特性的图像匹配算法。借助于Forstner算子计算像素点的兴趣值,以检测图像的特征;计算图像的梯度信息,获取图像的方向值,并切割图像特征的圆形邻域,从而获取扇形子域;以图像的方向值为基础,通过计算扇形子域中的灰度不变矩,输出对应的特征向量;引入区域方差函数,获取图像的结构信息,将其加入至图像特征的匹配过程,以约束欧式距离的测量结果,实现图像特征匹配;最后利用匹配点间的几何不变特性,对匹配特征去伪求真,优化匹配结果。测试数据表明：相对于已有的匹配技术,在对无变换图像、缩放图像以及旋转图像匹配时,所提算法拥有更高的匹配准确度,分别达到了96.56%、95.38%和93.52%。     

基于圆域分割耦合法则的图像篡改检测算法

为降低图像伪造算法的错误检测率和漏检测率,利用互相关函数(CCF),设计了基于圆域分割耦合最优相关法则的图像复制-粘贴篡改检测算法。引入FAST算子,计算像素点及其邻点的灰度值,准确提取图像特征点,并利用特征点对应的直方图信息求取其主方向;同时,在该方向上建立特征点的邻域圆,对该圆域进行分割,计算每个分割区域的梯度特征,获取相应的特征向量;利用互相关函数对特征点间的相关程度进行计算,构建最优相关法则,完成特征匹配。利用匹配特征点的特征向量,计算特征点间的欧氏距离,对特征点进行集群,定位复制-粘贴篡改内容,实现伪造检测。实验结果表明：相对已有的伪造检测技术,所提算法具备更高的检测准确率,且对旋转、缩放等内容修改表现出更高的鲁棒性。     

基于模式相似性的图像修复算法

图像修复是一种去除图像中多余可视物体并用合理的纹理填充未知区域的技术。针对Criminisi等人提出的基于样本的图像修复算法在寻找匹配块时存在的一些不足,提出一种基于模式相似性的修复算法。该算法使用样本纹理的亮度变化和空域特性作为寻找匹配模块的约束条件。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。     

基于空间变换迭代的SIFT特征图像匹配算法

SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征由于具有旋转、平移和尺度不变性在图像匹配中得到了广泛的应用。但直接运用SIFT特征进行匹配,存在两个问题:易受匹配参数的影响,出现较多的错漏匹配现象;只适用于相似变换情况下的图像匹配,对于高维的仿射变换情况则难以奏效,而在实际图像匹配中这种情况更为常见。针对以上问题,提出了一种空间变换迭代的SIFT特征图像匹配方法。把SIFT特征点集匹配转化为SIFT特征向量与点集的几何分布信息相关的函数最优化求解问题,通过在确定性退火框架下,迭代求解空间仿射变换与点集匹配对应关系,最终得到最优的SIFT特征点匹配关系。仿真实验表明:在较大仿射变换情况下该方法仍能实现图像SIFT特征点集的正确匹配。     

Image de-fencing framework with hybrid inpainting algorithm

Detection and removal of fences from digital images become essential when an important part of the scene turns to be occluded by such unwanted structures. Image de-fencing is challenging because manually marking fence boundaries is tedious and time-consuming. In this paper, a novel image de-fencing algorithm that effectively detects and removes fences with minimal user input is presented. The user is only requested to mark few fence pixels; then, color models are estimated and used to train Bayes classifier to segment the fence and the background. Finally, the fence mask is refined exploiting connected component analysis and morphological operators. To restore the occluded region, a hybrid inpainting algorithm is proposed that integrates exemplar-based technique with a pyramid-based interpolation approach. In contrast to previous solutions which work only for regular pattern fences, the proposed technique is able to remove both regular and irregular fences. A large number of experiments are carried out on a wide variety of images containing different types of fences demonstrating the effectiveness of the proposed approach. The proposed approach is also compared with state-of-the-art image de-fencing and inpainting techniques and showed convincing results.     

基于SIFT算法及三角形约束的SAR影像匹配方法

将三角形约束方法引入到合成孔径雷达(SAR)影像匹配中。利用尺度不变特征转换(SIFT)算子生成特征点;采用鲁棒性较好的随机抽样一致(RANSAC)算法剔除错误匹配点,得到更高精确度的同名点;最后利用SIFT算法得到的同名点建立Delaunay三角网。在同名相似三角网内,以三角形重心点作为内插的虚拟同名点,并对虚拟同名点进行归一化互相关(NCC)约束,剔除不满足阈值要求的虚拟同名点对,同时根据内插得到的虚拟同名点建立新的三角网,对三角网进行动态更新,用于获取更多虚拟同名点,直至满足匹配要求。实验结果表明,本文方法能够有效增加匹配特征点数量,提高雷达影像的匹配精确度。     

基于图像分块和改进Criminisi算法的图像修复方法

图像在采集和传输过程中,由于多种因素的干扰,图像会受到一定的损伤,导致图像质量下降。针对目前图像修复方法存在修复时间长,修复效果有限等不足,提出基于图像分块和改进Criminisi算法的图像修复方法。首先将原始图像划分为多个子块,然后采用Criminisi算法对每一子块图像进行修复,并针对传统Criminisi算法存在的局限性进行相应的改进,最后通过具体的图像修复实验分析所提方法的有效性和优越性。结果表明,所提方法减少了图像修复时间,可以加快图像修复的速度,图像修复后的质量要远优于对比方法,是一种速度快、效果好的图像修复方法。     

基于对数极坐标变换的图像匹配算法

相位相关算法通常只具有平移不变性,而不具有尺度和旋转不变性,因此无法对存在尺度和旋转变化的图像进行图像匹配.而对数极坐标变换可以将图像在笛卡儿坐标系下的尺度和旋转变化变换为沿对数极坐标系的平移运动,具有较好的尺度和旋转不变性.文中提出了一种基于图像对数极坐标变换的相关匹配算法.仿真结果表明基于对数极坐标变换的相位相关算法可以针对具有尺度和旋转变换的图像进行很好的匹配,并能检测出图像的旋转角度及尺度参数.