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。     

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。     

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。     

采用顺序修复的样本例图像修复算法

本文提出了一种采用顺序修复的样本例图像修复算法,该方法在原Criminisi经典图像修复算法的基础上对修复顺序进行新的尝试.原Criminisi经典算法的修复顺序通过计算优先级得出,随着修复的深入优先级逐渐趋近于0,导致算法失去作用.为解决该问题,本文采用顺序修复的方法来代替优先级决定顺序,避免出现算法失去作用的情况;同时本文提出的“倒L”型样本模板来增强结构的传播能力、提高匹配的正确率.实验结果证明,本文的修复算法相对Criminisi算法具有优势并取得很好的修复结果.     

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。     

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。     

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...     

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。     

基于自适应模板的图像修复算法

当前基于纹理的图像修复算法中模板块的尺寸是固定的,这样,当模板块尺寸很小时,虽然修复的精度会提高,但是算法的时间复杂度会大幅增加;相反,当模板块尺寸很大时,虽然可以降低算法的时间复杂度,但会使算法的误修复率提升。针对以上问题,提出了基于自适应模板的图像修复算法,该算法能够根据当前模板块与尺寸扩大后模板块之间的灰度均值及方差的变化情况来自适应地扩大模板尺寸,同时,根据模板块与样本块之间的匹配情况自适应地缩小模板块。最后,将所提提出的算法用于实例验证,其结果表明所提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     

基于纹理特征的自适应图像修复算法

为了解决基于样本图像修复算法对纹理部分的修复易产生误差累计的问题,提高图像修复的准确性,对优先值计算公式进行了修正,通过引入调节因子α调整填充边缘优先级顺序,使算法在修复过程中对图像纹理细节的部分较为敏感;利用图像的小波系数估计图像的平均细节能量值,自适应地调节α因子,从而实现对不同纹理程度的图像自适当地调整修复策略,并通过实验证明了算法的有效性。     

基于可变大小模板的改进图像修复算法

Criminisi等人提出的基于模板的图像修复算法是该领域最重要的贡献之一。在保持Criminisi基本算法框架不变的基础上,本文提出了一些改进思想。主要贡献是设计了基于可变大小模板的块匹配程序以使模板搜索更准确灵活。此外,对信度更新方式进行了修正,并结合局部搜索以提高算法的综合性能。实验结果证实了改进的有效性。     

参照四邻域裁剪样本的图像修复算法

针对结构纹理信息较复杂、破损尺度较大的图像修复问题,提出一种既能保持图像特征又能提高修复速度的参照四邻域裁剪样本的修复算法,将图像修复问题转化为最佳样本的检索过程。首先,提取图像结构信息,并对图像进行区域划分以缩小样本的裁剪与检索范围;其次,为了改进离差平方和（SSD）方法对块的结构信息匹配的忽视,在像素块匹配计算中引入结构对称匹配约束,有效避免了误匹配,提高了图像块匹配精度及样本搜索效率;然后,通过引入结构因子和置信度,结合传统的优先权计算,得到突出结构作用的优先级公式;最后,利用目标块与四邻域块间的重叠区域计算四邻域参照优先级,并根据四邻域提供的可靠参照信息,依据改进的块匹配方法裁剪样本集并检索最佳样本块,直至所有目标块都检索匹配到最佳样本,完成修复。实验结果表明,该算法可以很好地解决纹理模糊和结构错位等问题,在提高图像修复速度的同时,所提算法修复效果的峰值信噪比（PSNR）比其他对比算法平均提高了0.5~1 dB,使得修复后的图像更好地满足视觉连通性,同时能高效地修复一般区域,具有更好的普适性。     

利用邻域相似度的图像修复

图像修复的方法有很多种,目前最常用的有基于偏微分方程的方法和基于纹理合成的方法。这些修复方法运算复杂,运行速度慢。提出了一种快速有效的新方法,从修复区域的边界上选取一个优先级高的点,计算该点与该点邻域信息之间的相似度,利用邻域各点的相似度来估算待修复点的像素值。最后通过实验对结果加以分析,证明了算法是快速有效的。     

一种具有边界保持特性的图像修补方法

将边界优先级的图像修补方法引入GMRF修补模型中,通过对待修补区域边界像素点优先级的计算,确定像素的修补顺序,并和传统GMRF修补算法的修补结果做出比较。实验结果表明,基于边界优先级的图像修补算法对待修补区域包含边缘的图像有较好的修补效果,能够保持图像缺损区域的结构信息。     

基于样本块的图像修复改进算法

Criminisi等人曾提出一种基于样本块的图像修复算法,将其算法中优先权的确定进行了改进,通过引入调节因子[α]调整填充边缘优先级顺序,使算法在修复过程中对图像纹理细节的部分较为敏感;同时将优先权公式由相乘改成相加,防止快速衰减,提高修复效果,并从实验证明了算法的有效性。