基于最优导向法则与距离约束的图像修复算法

为了解决当前图像修复算法利用置信度与数据项来完成图像修复时,忽略了优先修复块中已知信息量所占的比例,导致修复图像存在不连续以及块效应的不足,提出了一种基于最优导向法则耦合距离约束因子的图像修复算法。首先,将像素点的梯度信息引入到待修复块的优先权中,联合置信度与数据项,构造了优先权判定函数,从破损区域中选取优先修复块。以优先修复块中已知信息量所占的比例为依据,构造最优导向法则,对优先修复块中已知信息所占比例进行调整,以找出最佳的匹配块。然后,计算像素点的梯度信息,建立梯度直方图,确定待修复像素点的主方向,通过待修复块内已知像素点与待修复像素点的距离构造主方向上的距离约束因子,以对样本块大小进行动态调整。最后,在像素点之间棋盘距离的约束下,通过对像素点进行均方误差和度量,搜索最优匹配块,从而完成图像修复。实验结果与分析显示,与当前图像修复算法相比,所提算法具有更高的修复视觉质量。