Image Quilting纹理合成算法的实现与改进

针对Image Quilting算法在合成结构性较强的纹理图片时产生局部纹理不连续的问题,提出了一种改进的方法。改进从以下两方面进行:通过图像变形增加样本图的采样空间以增大匹配的概率;改变匹配块的选择策略以提高合成质量。实验结果表明,改进后的算法有效地改善了纹理不连续现象,生成的纹理图像质量更高。

针对规则古织物纹理的图像修复

针对规则古织物纹理的图像修复,探讨了一种基于纹理拼接修复的优化改进算法。该算法是在Criminisi算法的基础上加入结构张量,同时修补的过程中结合Image Quilting算法在重叠区域运用动态规划的方法对纹理块进行拼接。试验证明:本文算法在纹理拼接上一定程度改善了边缘断层和结构延展的问题。认为:本文改进后的算法在针对规则纹理古织物的结构延展和纹理拼接上具更好的视觉效果,可进行进一步的优化。

基于改进图像缝合技术的纹理合成研究

针对传统基于缝合的块匹配纹理合成中有时可能出现的明显不连续现象,对图像缝合技术进行改进。提出在最小误差边界分割方法中设置误差容忍度,追求路径累积误差最小的同时还限制路径经过误差较大的点,避免产生合成不连续现象。同时,在选择满足相似度限制的纹理块及缝合时采用多种形状边界区域。实验结果表明,改进方法能取得较好效果且不增加时间。

自相似性匹配的纹理合成

基于Image Quilting算法,基于块匹配的误差提出了一种基于自相似匹配的改进方法,其有效提高了缝合速度及合成质量,对不同纹理样本都能取得较好的合成效果。该算法首先根据样本图像大小动态确定匹配块的大小;之后通过自相似匹配的原理设置了缝合块的边界匹配误差,保留了缝合块的边界信息;在缝合过程中使用贪心算法选取相似性最高的块作为下一个待缝合的块,通过局部最优合成效果合成最终纹理图像。实验结果表明,改进后的算法减少了合成时间,消除了匹配块之间的不连续性,提高了合成质量。

基于子帧缝合的老电影大面积破损修复

相较于噪声、斑点和划痕,大面积破损一直是老电影修复的一大难点.考虑到老电影序列中包含丰富的前后帧信息,提出一种基于子帧缝合的老电影帧画面修复方法.首先,在修复前对电影序列进行镜头分割和帧画面预处理,在选定破损帧的前后参考帧后,再根据破损帧的破损范围框选破损子帧和对应前后参考子帧;然后,将破损子帧作为黑帧处理,通过前后参考子帧插值得出合适的中间子帧;最后,将得到的中间子帧缝合于原破损帧的破损区域,进而完成老电影的大面积破损修复.该方法针对性地解决了老电影存在的大面积破损问题,亦可作为初步修复工具协助人工完成老电影大面积破损的半自动修复.