基于粗糙数据推理的Criminisi图像修复算法

发布时间：2024-04-13 22:51

　　Criminisi算法作为优秀的图像修复算法代表,在修复部分破损图像时可获得较好的视觉效果,但该算法在进行匹配块搜寻时,待修复块提供的信息量较少,因此可匹配范围小。针对这一问题,提出了一种基于粗糙数据推理理论的改进Criminisi图像修复算法,粗糙数据推理可以扩展搜索空间,增加搜索数据,扩大搜索范围,加深搜索深度。该算法在搜索规则上有以下改进:通过图像结构信息将图像内容划分为一个数据集,再通过粗糙数据推理扩充待修复块信息量,扩大匹配块可寻范围,以此搜索匹配块,修复破损图像。结果表明,与经典的Criminisi算法相比,改进后的算法能够扩展匹配块的数据量,可搜索到更多数据,获得较好的视觉效果,提高了图像的峰值信噪比。

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【部分图文】：

图１改进的匹配块搜索示意图Ｆｉｇ．１Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｏｆｉｍｐｒｏｖｅｄｍａｔｃｈｉｎｇｂｌｏｃｋｓｅａｒｃｈ

激光与光电子学进展推理得到ｑ２、ｑ３和ｑ４。待修复块ｐ１推理得到匹配块ｑ１，匹配块ｑ１推理得到匹配块ｑ４，由粗糙数据推理定义，ｐ１可粗糙推理得出ｑ４，由ｐ１?Ｒｑ１，ｑ２?Ｒｑ４，得出ｐ１｜?Ｒｑ４，也可以得出ｐ２｜?ｑ４、ｐ１｜?ｑ３和ｐ２｜?ｑ３。由图１可见，ｑ４可作为待修复....

图２图像数据粗糙推理示意图Ｆｉｇ．２Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｏｆｒｏｕｇｈｄａｔａ－ｄｅｄｕｃｔｉｏｎｏｆｉｍａｇｅ

本文编号：3953742