基于边缘像素约束规则与双特征模型的图像修复算法

为了解决当前基于样本块的图像修复算法主要是常采用固定尺寸的样本块进行重构,在面对丰富的边缘细节信息时,导致重构图像中出现振铃效应以及不连贯效应等不足,提出了一种基于边缘像素约束与双特征模型的图像修复算法。首先,将图像信息熵引入Criminisi算法中,改进了优先级计算函数,确定图像修复的顺序。然后,利用Sobel算子对图像进行边缘检测,利用边缘像素所对应的灰度信息来建立边缘像素约束规则,通过边缘像素点的灰度值之差动态选择合适尺寸的样本块。最后,通过联合SSD和SSIM模型,设计双特征模型,对待修复块以及匹配块进行相似性度量,确定最佳匹配块对损坏区域块进行填充,完成图像修复。实验结果显示,与当前图像修复算法相比,所提算法具有更高复原质量与效率。所提算法具备较好的图像修复能力,在图像处理领域具有良好的参考价值。