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将基于偏微分方程的修补模型中的曲率因素应用于样本修补模型,提出了曲率驱动的基于样本的图像修补模型,改善了具有曲线形状的修补区域的修补效果.实验结果表明,改进的方法对于待修补区域周围具有曲线形状的图像修补有着良好的效果. 相似文献
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提出一种自适应优化特征点检测的三维重建方法.该优化方法以Harris算子作为基础,将Harris算子的响应矩阵分块处理,分块选取响应值.通过比较块中最大响应值与全局响应均值的大小,分情况选择特征点.解决了Harris算子的阈值设置问题,减少了特征点的集群现象,改善了重建结果容易出现空洞的问题,也间接提高了重建速度.实验结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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图像修补是对图像损毁区域进行适当修补以满足人眼视觉要求的一种技术.对于边缘清晰的图像,大部分基于偏微分方程修补模型的修复结果可能会造成边缘的模糊扩散或产生锯齿.为此,提出一种基于拟合和插值的边缘保持方法,通过对边缘线预测保持后再用TV修复模型进行修补.该算法实现速度快,实验证明对边缘的修复效果较好. 相似文献
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