Criminisi图像修复算法的优化

针对Criminisi算法在修复时会出现结构断裂和误匹配问题,在原有算法基础上提出一些新的改进思想,改进优先级函数的计算方法,将优先级函数表示为数据项、置信度项和邻域相关性项的加权和,以保证图像结构信息的连续性。设计一种样本块大小可变的算法,以增强局部协调性和边界的平滑性。改进模板间相似性度量方法,融入颜色直方图,以提高模板匹配的准确性。实验结果表明,该方法能够弥补Criminisi算法的不足,获得较好的视觉效果,提高图像的修复质量。

基于改进优先权的Criminisi图像修复算法的研究

为了克服Criminisi算法中优先权计算不准确的弊端,以及样本块固化尺寸的问题,本文提出了基于改进优先权的Criminisi图像修复算法的研究。在优先级函数计算时,通过对数据项、置信度项和邻域相关性项的加权和进行计算,以实现对Criminisi算法优先权的优化,以有效提升计算函数的连续性,以此来保障所修复图像结构的连续性。采用样本块大小可变的方法,以此来增强局部协调性和边界的平滑性。以有效提升Criminisi图像修复算法对图像不同平滑度的适应性,以提高算法的修复性能。实验结果显示,所提算法修复的图像具有良好的视觉效果。