基于灰度熵合成样本块的图像修复算法

发布时间：2019-04-27 20:42

【摘要】：图像修复时需要利用已知信息修补图像中的缺失部分,同时要求取得较快的修复速度。为此,提出基于平均灰度熵选取样本并通过加权合成最终匹配块的图像修复算法。将待修复图像进行网格划分,以网格为单位区间计算每个网格内图像的平均局部灰度熵值。使用自适应阈值分割算法将所有网格区域分为2个互斥集合。根据待修复区域所在网格平均灰度熵确定样本块的选取范围,使用最小平方差和准则选择若干样本块,并通过衰减函数得到各个样本块的权值,最终合成样本块。实验结果表明,该算法在取得理想修复效果的同时能够确保得到较快的修复速度。
[Abstract]:In the process of image restoration, we need to use known information to repair the missing parts of the image, at the same time, we need to get a faster repair speed. Therefore, an image restoration algorithm based on average gray entropy and weighted synthesis of final matching blocks is proposed. The image to be repaired is meshed, and the average local gray entropy of the image in each mesh is calculated according to the unit interval of the mesh. The adaptive threshold segmentation algorithm is used to divide all mesh regions into two mutually exclusive sets. According to the average gray entropy of the mesh to be repaired, the selection range of the sample block is determined, and several sample blocks are selected by using the minimum square difference and the criterion. The weight of each sample block is obtained by the attenuation function, and finally the sample block is synthesized. The experimental results show that the proposed algorithm can achieve the ideal repair effect and ensure the fast repair speed at the same time.
【作者单位】： 南京航空航天大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学项目(61375021) 江苏省自然科学基金“基于正则化方法的二维条码图像盲目复原技术研究”(BK20131365) 江苏省科技支撑计划项目(BE2013879)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2467296