一种改进的基于样例的图像修复方法

以基于样例修补的目标移除方法为基础,改进了基于样本块的图像修补方法。在自然图像上通过傅里叶变换,发现许多自然图像具有方向性纹理的特征,将搜索空间约束到纹理方向的范围,优化了Criminisi方法优先块的选取,提高了搜索精度;并通过在源图像区使用图像分割的方法实现分区,使搜索目标块仅在其相邻的源区域内搜索,进一步缩小样本图搜索范围,增强搜索的准确性。在自然图像上进行的实验结果表明:改进的方法不仅显著提高了图像修补的时间,且有效地维持了图像的线性结构,取得了良好的修补效果。     

一种改进的基于样图的图像修复方法

以基于样图修复的目标移除方法为基础,改进了基于样本块的图像修补方法。通过实验证明模块尺寸的选择对于图像修复效果的重要性,并从中发现模块选择受背景图像的约束,利用梯度变化,动态地进行模块选择,优化了Criminisi方法。在自然图像中进行的实验结果表明：此法省去了试探性人工设定模块大小的麻烦、提高了工作效率、改善了图像修复效果。