基于蚁群算法的Criminisi图像修复

发布时间：2018-04-17 10:38

  本文选题：蚁群算法 + Criminisi算法　； 参考：《红外技术》2017年03期

【摘要】：提出了一种基于蚁群算法的Criminisi图像修复算法,将蚁群算法应用到Criminisi图像修复算法的最佳匹配模板搜索中。首先计算待修复区域优先权;然后蚁群寻找搜索路径中留下的信息素,沿着信息素最多的路径寻找到最佳匹配模板;最后更新置信度,直到修复结束。实验结果表明,修复后的图像PSNR较高不易陷入局部最优,能较快速地搜索到最佳匹配模板。
[Abstract]:An ant colony algorithm (ACA) based Criminisi image repair algorithm is proposed. The ant colony algorithm is applied to the optimal matching template search of Criminisi image restoration algorithm.First the priority of the region to be repaired is calculated; then the ant colony searches for the pheromone left in the search path and finds the best matching template along the path with the largest number of pheromones. Finally the confidence level is updated until the repair is finished.The experimental results show that the high PSNR of the restored image is not easy to fall into the local optimum, and the best matching template can be found more quickly.
【作者单位】： 武汉科技大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金青年项目(61502358) 湖北省自然科学基金(2013CFB333)
【分类号】：TP391.41;TP18

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 徐冬青;;计算机图像修复技术[J];计算机光盘软件与应用;2013年10期

2 张勇;;数字图像修复关键技术的研究与实现[J];安阳师范学院学报;2014年02期

3 程村;;基于蒙特卡罗方法的图像修复快速算法[J];工程地球物理学报;2006年01期

4 王晨;杜建洪;;基于图像修复技术的压缩方法的研究[J];电子与信息学报;2006年05期

5 姜瑞;马利庄;聂栋栋;;一种有效的大面积图像修复方法[J];计算机应用研究;2006年12期

6 姚晔;韦冰;;图像修复技术研究进展[J];企业技术开发;2007年04期

7 段汉根;汪继文;;基于微分近似的图像修复[J];信息技术;2007年05期

8 陈芳;叶正麟;王继红;;基于统计特征的图像修复[J];计算机工程与应用;2007年22期

9 段汉根;汪继文;;基于邻域滤波的图像修复[J];计算机技术与发展;2007年10期

10 汪志敏;;试论数字图像修复技术[J];张家口职业技术学院学报;2007年04期

相关会议论文 前10条

1 张巧焕;唐向宏;任澍;;一种基于区域搜索的快速图像修复算法[A];浙江省电子学会2011学术年会论文集[C];2011年

2 史金钢;齐春;;基于非局域样本块的图像修复算法[A];第七届和谐人机环境联合学术会议（HHME2011)论文集【oral】[C];2011年

3 霍星;檀结庆;艾小丰;;基于随机迭代查找的图像修复算法[A];第六届全国几何设计与计算学术会议论文集[C];2013年

4 李晋江;李孟军;范辉;;低秩近似图像修复算法[A];第六届全国几何设计与计算学术会议论文集[C];2013年

5 陈延嘉;庄志军;王美清;;一种改进的基于样本的图像修补方法[A];全国第19届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集（上册）[C];2008年

6 高军亮;徐晓刚;王建国;吴晶;;一种基于图像修复的目标重建算法[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年

7 朱晓临;陈晓冬;朱园珠;陈Z，

本文编号：1763250