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针对Criminisi算法对边缘纹理分辨不足、无法识 别图像局部区域的直线和曲线的特征以及通过颜色进行块匹配而造成修复效果失真等问题, 提出一种局部特征与边缘纹理分辨相结合的分段自适应图像修复 算法。首先在分段自适应图像修复算法的优先权中引入边缘分辨因子和特征判断因子,增强 对边缘、局部 区域的直线和曲线的分辨能力,克服破损边缘不合理的修复顺序;其次在块匹配准则中引入 特征项,提高 样本块的匹配准确率,避免块匹配的颜色匹配不足;然后采用分段自适应算法进行置信项更 新,解决置信 项快速趋于0的问题;最后采用主客观的评价体系对图像修复质量进行评价。评价结果显示 分段自适应图 像修复算法的图像修复质量优于其他算法,信噪比和峰值信噪比的评价值均提高在 0~3.8之间;在结构相 似度的优化程度上提高了0~0.7%。实验结果证明,分段自适应图像修 复算法有效地修复了破损图像,获得较好的图像视觉效果。 相似文献
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针对Criminisi算法的块匹配准则仅采取单一颜色判断因子导致无法合理选择最佳样本块,且其在修复过程中使用单一修复模板易出现填充裂纹和错误像素的问题,提出基于边缘特征和像素结构相似度的图像修复算法.首先提出一种局部特征与边缘纹理分辨相结合的分段修复算法以增强边缘纹理分辨能力;其次采用样本相似度和信息熵相似度确定最佳样本块集合,并依据颜色和特征项的欧氏几何距离及结构相似性确立块匹配准则;再通过基于信息熵的自适应修复模板解决Criminisi算法的填充裂纹和错误像素问题;最后引入果蝇优化算法以减少图像修复时间.实验结果证明,对于不同的图像,文中算法能取得较为满意的修复效果和修复效率. 相似文献
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