基于边界特征耦合惩罚因子的图像修复算法

为了解决当前较多图像修复算法主要是通过全局搜索的方法来完成图像修复,导致其效率不高,以及修复图像中易出现块效应等不足,提出了基于边界特征耦合惩罚因子的图像修复算法。首先,利用待修复块的边界特征来建立边界因子,通过该因子构造优先权模型,以度量待修复区中的像素点的优先权,确定优先修复块。然后,利用像素点的R、G、B分量,通过C(p)均值聚类方法对图像进行分割聚类,以待修复块所覆盖的子块为依据,确定最优匹配块的搜索范围。最后,以像素点的调用次数为依据,构造惩罚因子,并将该因子与像素点对应的欧式距离进行联合,构造匹配度模型,完成最优匹配块的搜索,从而实现图像修复。实验结果显示,与当前图像修复算法相比,所提算法具有更高的修复质量与效率,能够较好的克服修复过程中产生的块效应等不良现象。所提算法具有较好的图像复原能力,可适用于大面积损坏图像的重构。