| 结合颜色和梯度信息的稀疏图像修复算法 |
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| 引用本文： | 李志丹,和红杰,尹忠科,陈帆.结合颜色和梯度信息的稀疏图像修复算法[J].计算机研究与发展,2014,51(9). |
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| 作者姓名： | 李志丹 和红杰 尹忠科 陈帆 |
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| 作者单位： | 西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室 成都 610031 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，中央高校基本科研业务费专项基金项目，2014年西南交通大学博士研究生创新基金和中央高校基本科研业务费专项基金 |
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| 摘 要： | 现有基于稀疏性的图像修复算法仅利用颜色信息衡量样本块的相似度,易降低修复区域内结构部分的连通性及与邻域信息的连续一致性,同时在全局范围内搜索匹配块也增加了算法的运行时间.为解决上述问题,利用颜色与梯度模值信息度量样本块之间的距离,构造新的相似度以确定块结构稀疏度函数,利用块结构稀疏度确定填充顺序,同时构造新的匹配准则函数寻找匹配块;并利用块结构稀疏度值能够较好地反映样本块所处区域特征的特性,根据块结构稀疏度值自适应确定局部搜索区域大小.并通过实验验证在不同图像中颜色信息与梯度信息所占比例不同.实验结果表明,该算法较对比算法能够更好地保持结构部分的连贯性及与邻域信息的连续一致性,在峰值信噪比上至少提高1dB,并且算法速度提高4~11倍.
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| 关 键 词： | 图像修复 梯度模值 结构稀疏度 相似度 局部搜索策略 |
A Sparsity Image Inpainting Algorithm Combining Color with Gradient Information |
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| Li Zhidan,He Hongjie,Yin Zhongke,Chen Fan.A Sparsity Image Inpainting Algorithm Combining Color with Gradient Information[J].Journal of Computer Research and Development,2014,51(9). |
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| Authors: | Li Zhidan He Hongjie Yin Zhongke Chen Fan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | image inpainting gradient norm structure sparsity similarity local search strategy |
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