基于样本块的破损唐卡图像修复算法的改进

基于样本块的修复算法由于能同时有效地修复图像的受损纹理和结构的优点被引入到唐卡图像的数字化保护中,而且它对特定破损唐卡图像修复效果良好,但是由于优先权计算和最佳样本块不唯一等问题的影响,算法对其他类唐卡图像修复效果不佳。针对此算法的不足,对信任度计算方法和等照线计算方法进行了改进,解决了最佳样本块不唯一的问题。实验结果证明,改进后的算法不仅能够得到令人满意的修复结果而且能够提高修复效率。

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。

唐卡图像复杂破损区域的修复

为了解决唐卡图像复杂破损区域修复的一类实际工程问题,从唐卡图像复杂破损区域的检测分割、误检测破损区域的屏蔽、各破损区域的定位惟一化、修复块修复优先级的确定、样本块的检索,到各破损区域中既定修复块的修复等一系列的过程与工程技术,详细地介绍了该类唐卡灰度图像与彩色图像复杂破损区域的修复技术,并给出了相应的修复结果。

基于重构样本区域的数字图像修复算法研究

基于样本块的纹理合成修复算法(Criminisi算法)在匹配样本块时,因为使用全局搜索策略而降低了有效匹配效率。针对这一问题,重点研究了一种改进的基于样本块的数字图像修复算法。改进算法考虑到相邻像素块的相似性,对图像样本区域进行了重构,减少了样本块搜索范围,提高了图像修复效率。