基于色差分析的图像修复改进算法

逐块修复的图像修复算法对修复边缘敏感,目前普遍采用的基于等照度线的修复优先权确定方法并不能很好地区分图像的结构和纹理成分,使得修复效果依赖于图像掩码的初始边缘且对于纹理和结构高度混杂的区域不能有很好的修复效果.提出了一种基于色差分析的图像修复改进算法,根据待修复像素块与邻域像素块的像素值变化确定修复优先权.实验结果表明...     

基于改进优先权的Criminisi图像修复算法的研究

为了克服Criminisi算法中优先权计算不准确的弊端,以及样本块固化尺寸的问题,本文提出了基于改进优先权的Criminisi图像修复算法的研究。在优先级函数计算时,通过对数据项、置信度项和邻域相关性项的加权和进行计算,以实现对Criminisi算法优先权的优化,以有效提升计算函数的连续性,以此来保障所修复图像结构的连续性。采用样本块大小可变的方法,以此来增强局部协调性和边界的平滑性。以有效提升Criminisi图像修复算法对图像不同平滑度的适应性,以提高算法的修复性能。实验结果显示,所提算法修复的图像具有良好的视觉效果。     

基于梯度调节规则的图像修复算法研究

当前较多图像修复算法采用单一大小样本块进行图像修复,不能适应图像不同差异的纹理丰富度变化,使得修复结果存在块效应以及模糊效应等不足。本文利用图像的梯度值,设计了基于梯度调节规则的图像修复算法。将图像的梯度信息引入优先权计算,联合数据项、置信度项目构造优先权计算函数,以计算优先修复块。利用图像的梯度变化率,建立梯度调节规则,用以调节样本块大小,适应不同的纹理丰富度。引入SSD(Sumofsquareddifferences)函数从源区域中寻找最优匹配块,实现图像修复。实验结果显示,所设计方法修复的图像具有良好的视觉效果。     

方差约束因子耦合搜索区域判定模型的图像修复算法

为了解决Criminisi算法在图像修复过程中无法保证修复块的优先级顺序,从而导致修复质量不佳的问题,提出了方差约束因子耦合搜索区域判定模型的图像修复算法.首先,将待修复块分割为两个子块,通过子块的方差构建方差约束因子,并利用方差约束因子改进Criminisi算法中的优先权函数;然后,在二维直角坐标系中对损坏区域进行测量,根据测量结果选取损坏基准值,以构建搜索区域判定模型,确定最优匹配块的搜索范围;最后,引入SSD(Sum of Squared Differences)模型在搜索区域中选取最优匹配块,利用最优匹配块中像素点与待修复块中对应像素点的像素差值构造置信度更新模型,对置信度进行更新,实现图像的修复.实验结果表明,与其他图像修复算法相比,本文算法具有更好的图像修复视觉质量.     

基于天牛须优化的BAS-CRI图像修复算法

针对Criminisi算法中由于优先权计算不准确导致的修复效果不理想、修复效率低等问题,提出一种基于天牛须算法优化的BAS-CRI图像修复算法.首先在Criminisi算法优先权计算过程中,加入等照度曲线提高优先权的可靠性,并针对置信项加入调整因子,平滑置信项.其次,在最佳匹配块搜索阶段,引入改进后的天牛须搜索算法,提高搜索效率和鲁棒性.最后,利用主观视觉评价和峰值信噪比(PSNR值)量化评价,验证了算法的有效性.结果表明,所提算法较其他算法修复效果更好.     

一种改进的Criminisi图像修复方法

针对Criminisi等提出的基于纹理的图像修复方法中存在的修复顺序不准确等问题,提出一种改进的Criminisi图像修复方法.对优先权函数的计算方法进行改进,引入影响因子,提出新的梯度算法,增强结构性较强地方的修复效果,提高优先权的准确性.考虑可能存在的误差因素,定义了新的置信度项的更新方式.实验表明,该算法具有更好的修复效果.     

一种改进的数字图像修复算法

本算法建立在Markov随机场模型的基础之上,通过对待修复区域边界点的优先权处理,以及对邻域像素点的权值处理,较好的保持了图像的边缘特征,同时也顾及到了图像的纹理细节和结构信息,避免了传统修复算法所带来的模糊效应,即使是在修复图像中较大破损区域时,也能够达到了较好的修复效果。     

一种双约束稀疏模型图像修复算法

针对图像处理中需要修复大面积缺损区域的问题,提出一种基于双约束稀疏模型的图像修复算法.该方法首先在已知区域内搜索与待填充目标块相似的样本,将每个样本块都视为一个高维向量,则相似的样本在高维空间中都在目标块的邻域内.假设邻域中的样本处于同一流形上,使用局部线性嵌入方法对未知区域进行估计,然后利用稀疏表示模型得到最终结果.实验结果表明,与传统的基于样本块的修复方法相比较,使用该算法修复后的图像纹理和结构信息更加清晰.     

改进的基于样本块的图像修复算法

目前传统的基于样本块的图像修复算法容易产生错误的匹配纹理块,从而造成视觉的不连续性、结构性强的图像的修复效果差以及不同纹理区域间边界信息处理模糊。针对这些问题,提出了一种改进的基于样本块的图像修复算法。首先加入曲率因子改进优先权计算方法,然后建立目标优先级队列,最后提出了基于矩阵相似度的样本匹配策略。通过对几个关键目标块匹配策略的改变,解决了纹理边界处理误差大、图像过渡不平滑等问题。     

基于纹理合成的图像修复优化方法

针对Criminisi算法存在高时间复杂度及修复中偏差延续两个问题,提出一种优化方法.首先,在进行SSD(sum of squared differences)准确匹配之前预先计算待修复图像已知区域中所有纹理块的平均灰度值,并在匹配过程中结合阈值比较已知区域中纹理块及当前待修块的平均灰度值,筛选淘汰灰度差异较大的一些纹理块,节省大量匹配时间,加快修复速度.其次,定义一种新的优先权计算公式,其中不仅考虑置信度项和数据项,还增加是否接近原始边界因素的影响,使优先权的计算更为合理,修复的结果更理想.实验表明,此方法简单易行,图像修复效率得到较大提高,修复结果看起来更自然,更符合人的视觉感知.     

非均匀纹理图像大区域修复算法

为了改善实际非均匀纹理图像大区域修复效果,提出了一种改进的纹理合成算法.在传统图像修复算法优先权系数的基础上,增加了方向性优先权系数,为纹理合成时各点的传播方向和进度提供索引;同时,针对非均匀纹理图像渐近变化的特点,将以待修复块为中心的扇形区域作为最优匹配块的搜索区域,以减少误匹配.仿真实验结果表明,该方法能够有效克服传统纹理合成方法没有考虑方向性的缺点,对实际大区域非均匀纹理图像取得了较好的修复效果.     

一种改进的基于Criminisi算法的目标移除方法

由Criminisi算法设想并提出的基于样本块图像修复方法,不但能够修复大面积破损区域,而且可以用于移除图像中的目标物。针对其在计算修复块优先级和搜索最佳匹配块时存在的一些不足,提出了一种改进的基于样本块的目标移除方法。在图片预处理中首先进行膨胀腐蚀处理;其次优先级计算中将置信度计算引入指数,从而得到更加精确的优先权;再次运用局部搜索方法,大大提高了搜索速度和准确性;最后将整幅图再进行拉普拉斯锐化。实验结果表明,修复后的图像效果良好,峰值信噪比大大提高,并且提升了算法效率。     

一种改进的基于纹理合成的图像修复算法

文章介绍了纹理合成技术中的Criminisi算法,并对其计算边界点优先权的算法模型作了改进;针对Criminisi算法计算优先权时只考虑信任项和数据项的缺陷,增加了边界因素对优先权的影响,使得修复结果更为合理;改进的计算优先权模型灵活性较强,可以对不同特征的图像选择不同的参数,从而扩大了可以修复的图像范围.实验表明,改...     

一种新的基于破损区域分块划分的图像修复算法

针对破损区域较大、结构信息复杂的图像修复难题,在分析手工修复方法的基础上,提出一种基于破损区域分块划分的图像修复算法。根据边界线破损而断裂的图像,先估算破损区域边缘各断裂边界线的走向;再将同一条边界线的各断裂边界线进行平滑连接,可将破损区域划分成不同的块;然后分别计算各块的优先等级;并利用BSCB算法,按优先级对各块进行修复;最后,将算法与BSCB算法及近年来提出的图像修复算法进行比较。结果表明,所采用的图像修复算法修复结果图像结构信息更清晰、图像边界过渡更自然、更符合视觉感知;并具有更高的峰值信噪比。     

一种基于MRF的快速图像修复算法

基于马尔可夫随机场(MRF)的图像修复算法,在纹理和结构区域均能获得较好的修复效果.然而,基于MRF对图像进行修复,各节点存在大量近似的候选块.传统基于MRF修复算法需要对各节点的近似候选块进行多次重复计算,执行效率低、计算量较大.为克服这一缺点,在马尔可夫随机场框架下,提出了一种快速图像修复算法.在初次迭代前,首先对破损图像进行预处理,采用自适应样本块修复算法,对高斯金字塔顶层的低分辨率图像进行快速的"预修复",以粗略估计破损区域中MRF内部节点的初始值,加快后续相邻节点间的消息传递及收敛速度.其次,以"预修复"结果中的初始信息为约束条件,提出了改进的置信度计算方法.同时,将初始置信度最高的候选块设为节点的第一候选块,根据预设的相似度判别阈值,并利用破损块源区域的纹理复杂程度,对MRF节点的候选块进行筛选,以避免同一个节点具有大量相似的候选块,提高节点的交互运算效率.最后利用MRF进行迭代计算,获得各节点的最优匹配块,实现图像的自动修复.实验仿真结果表明:与传统基于MRF修复算法相比,改进后算法的平均运算时间减少了75%以上,可以获得更高的峰值信噪比(PSNR),修复效果也更为理想;在提高修复效率的同时,取得了更理想的修复效果.     

基于预填充策略的纹理合成修复

纹理合成技术是图像修复常采用的一种技术,但该技术在寻找结构的过程中容易受噪声、弱纹理或破损的影响,导致出现错误填补.为弥补这一缺陷,提出了基于预填充策略的纹理合成修复方法.首先,计算破损区域边界上的优先权,对优先权值排名前五的填补块进行填充,对具有最高优先权的填补块填充被认定为有效填充,其它的块修复被认定为预填充,更新...     

基于曲率约束因子与边缘加权法则的图像修复算法

针对当前较多图像修复算法主要通过对图像块进行方差和度量的方法来完成图像修复,忽略了图像块的显著边缘特性,使得修复图像容易出现模糊效应以及不连续效应等不良现象,导致算法修复性能不佳的不足,提出了基于曲率约束因子耦合边缘加权法则的图像修复算法.首先,通过像素点的等照度线方向构造曲率约束因子,对数据项进行约束,形成优先级度量函数,利用优先级度量函数选取优先修补块;然后,利用像素点的均值之差构造像素自相关模型,对样本块的大小进行了调整;最后,以样本块显著边缘为约束,构造了边缘加权模型,通过边缘加权模型联合SSD(sum of squared differences)模型建立了边缘加权法则,对最优匹配块进行搜索,用于对待修补块进行修复.仿真实验结果表明,与当前图像修复算法相比,本文设计的图像修复算法修复的图像具有良好的视觉效果.     

一种改进的基于K-SVD字典的图像修复算法

提出一种改进的基于K-SVD字典的图像修复算法.该算法基于稀疏表示,利用待修复图像内的有效信息,以不重叠像素的方式提取图像块,采用模糊C均值聚类算法对图像块进行聚类,并使用K-SVD算法分别对各类图像块进行训练,得到与各类图像块相适应的字典,重建图像块,修复受损图像.实验结果表明,该算法能提高图像的修复质量和图像的峰值性噪比,且均方根误差较小.     

一种改进的基于K-SVD字典的图像修复算法

提出一种改进的基于K-SVD字典的图像修复算法.该算法基于稀疏表示,利用待修复图像内的有效信息,以不重叠像素的方式提取图像块,采用模糊C均值聚类算法对图像块进行聚类,并使用K-SVD算法分别对各类图像块进行训练,得到与各类图像块相适应的字典,重建图像块,修复受损图像.实验结果表明,该算法能提高图像的修复质量和图像的峰值性噪比,且均方根误差较小.     

基于权重系数模糊C均值聚类

传统基于模糊C均值聚类图像分割算法易受复杂纹理和噪声干扰,无法准确分割图像。针对这一现象,提出一种基于权重系数模糊C均值聚类算法,并将其应用于图像分割中。算法定义权重系数矩阵,将每个像点的邻域信息引入到像点间相似性度量中,计算每个像点与聚类中心点的邻域相似程度,根据权重系数矩阵确定邻域中每个像点在邻域特征计算中所占权重,增强了算法对噪点和杂波的鲁棒性。实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法相比,该文算法获得更加精确的图像分割结果。