基于样本块的Criminisi图像修复算法在搜索匹配块时,使用全局搜索并用均方误差(sum of squared differences)来衡量样本块差异。该方法存在搜索范围过大,效率较低,仅考虑颜色的差异,容易导致修复结果边界错位等不足,本文提出了一种基于...基于样本块的Criminisi图像修复算法在搜索匹配块时,使用全局搜索并用均方误差(sum of squared differences)来衡量样本块差异。该方法存在搜索范围过大,效率较低,仅考虑颜色的差异,容易导致修复结果边界错位等不足,本文提出了一种基于区域分割和均方误差改进的图像修复算法。为了提高样本块匹配速度,先采用区域分割法分割整个图像区域,使待修复样本块只在对应区域内搜索。在比较样本块差异时,本文算法对颜色差异、纹理差异、曲线特征差异进行了加权综合,从而保证了修复后图像在颜色和纹理上均与已知区域保持一致,解决了Criminisi算法效率低且容易出错等问题。实验结果表明本文算法修复结果在执行效率、视觉效果上要比Criminisi算法好。展开更多
文摘基于样本块的Criminisi图像修复算法在搜索匹配块时,使用全局搜索并用均方误差(sum of squared differences)来衡量样本块差异。该方法存在搜索范围过大,效率较低,仅考虑颜色的差异,容易导致修复结果边界错位等不足,本文提出了一种基于区域分割和均方误差改进的图像修复算法。为了提高样本块匹配速度,先采用区域分割法分割整个图像区域,使待修复样本块只在对应区域内搜索。在比较样本块差异时,本文算法对颜色差异、纹理差异、曲线特征差异进行了加权综合,从而保证了修复后图像在颜色和纹理上均与已知区域保持一致,解决了Criminisi算法效率低且容易出错等问题。实验结果表明本文算法修复结果在执行效率、视觉效果上要比Criminisi算法好。
