Criminisi算法作為優(yōu)秀的圖像修復(fù)算法代表,在修復(fù)部分破損圖像時(shí)可獲得較好的視覺效果,但該算法在進(jìn)行匹配塊搜尋時(shí),待修復(fù)塊提供的信息量較少,因此可匹配范圍小。針對這一問題,提出了一種基于粗糙數(shù)據(jù)推理理論的改進(jìn)Criminisi圖像修復(fù)算法,粗糙數(shù)據(jù)推理可以擴(kuò)展搜索空間,增加搜索數(shù)據(jù),擴(kuò)大搜索范圍,加深搜索深度。該算法在搜索規(guī)則上有以下改進(jìn):通過圖像結(jié)構(gòu)信息將圖像內(nèi)容劃分為一個(gè)數(shù)據(jù)集,再通過粗糙數(shù)據(jù)推理擴(kuò)充待修復(fù)塊信息量,擴(kuò)大匹配塊可尋范圍,以此搜索匹配塊,修復(fù)破損圖像。結(jié)果表明,與經(jīng)典的Criminisi算法相比,改進(jìn)后的算法能夠擴(kuò)展匹配塊的數(shù)據(jù)量,可搜索到更多數(shù)據(jù),獲得較好的視覺效果,提高了圖像的峰值信噪比。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖１改進(jìn)的匹配塊搜索示意圖Ｆｉｇ．１Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｏｆｉｍｐｒｏｖｅｄｍａｔｃｈｉｎｇｂｌｏｃｋｓｅａｒｃｈ

激光與光電子學(xué)進(jìn)展推理得到ｑ２、ｑ３和ｑ４。待修復(fù)塊ｐ１推理得到匹配塊ｑ１，匹配塊ｑ１推理得到匹配塊ｑ４，由粗糙數(shù)據(jù)推理定義，ｐ１可粗糙推理得出ｑ４，由ｐ１?Ｒｑ１，ｑ２?Ｒｑ４，得出ｐ１｜?Ｒｑ４，也可以得出ｐ２｜?ｑ４、ｐ１｜?ｑ３和ｐ２｜?ｑ３。由圖１可見，ｑ４可作為待修復(fù)....

圖２圖像數(shù)據(jù)粗糙推理示意圖Ｆｉｇ．２Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｏｆｒｏｕｇｈｄａｔａ－ｄｅｄｕｃｔｉｏｎｏｆｉｍａｇｅ

本文編號：3953742