针对Criminisi算法存在高时间复杂度及修复中偏差延续两个问题,提出一种优化方法.首先,在进行SSD(sum of squared differences)准确匹配之前预先计算待修复图像已知区域中所有纹理块的平均灰度值,并在匹配过程中结合阈值比较已知区域中...针对Criminisi算法存在高时间复杂度及修复中偏差延续两个问题,提出一种优化方法.首先,在进行SSD(sum of squared differences)准确匹配之前预先计算待修复图像已知区域中所有纹理块的平均灰度值,并在匹配过程中结合阈值比较已知区域中纹理块及当前待修块的平均灰度值,筛选淘汰灰度差异较大的一些纹理块,节省大量匹配时间,加快修复速度.其次,定义一种新的优先权计算公式,其中不仅考虑置信度项和数据项,还增加是否接近原始边界因素的影响,使优先权的计算更为合理,修复的结果更理想.实验表明,此方法简单易行,图像修复效率得到较大提高,修复结果看起来更自然,更符合人的视觉感知.展开更多
文摘针对Criminisi算法存在高时间复杂度及修复中偏差延续两个问题,提出一种优化方法.首先,在进行SSD(sum of squared differences)准确匹配之前预先计算待修复图像已知区域中所有纹理块的平均灰度值,并在匹配过程中结合阈值比较已知区域中纹理块及当前待修块的平均灰度值,筛选淘汰灰度差异较大的一些纹理块,节省大量匹配时间,加快修复速度.其次,定义一种新的优先权计算公式,其中不仅考虑置信度项和数据项,还增加是否接近原始边界因素的影响,使优先权的计算更为合理,修复的结果更理想.实验表明,此方法简单易行,图像修复效率得到较大提高,修复结果看起来更自然,更符合人的视觉感知.