基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
在经典 Criminisi 图像修复算法框架的基础上,针对优先权可靠性低和全局搜索最佳模板效率低、错误匹配率大的缺点进行改进。改进的算法为基于萤火虫算法(FA)的快速 Criminisi 图像修复算法。首先从数学的角度引入正规化函数至置信度,以此提升优先权计算的可靠性;然后引入 FA 到最佳模板的搜索与填充中,能够有效地将全局搜索与局部搜索有效地结合,鲁棒性较高,提高效率且错误匹配率低。实验结果表明:采用本文的改进算法能在保证修复质量的基础上降低时耗,提高效率。
推荐文章
Criminisi图像修复算法的优化
Criminisi算法
图像修复
可变大小样本块
模块相似性度量
颜色直方图
一种基于区域搜索的快速图像修复算法
纹理合成
图像修复
匹配技术
置信度
基于快速搜索最佳匹配块的图像修复算法
图像修复
计算复杂度
优先级
粗略搜索
精细搜索
结构信息
基于改进Criminisi算法的图像修复
图像修复
Criminisi算法
优先级
图像纹理
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 FA-Criminisi 快速图像修复
来源期刊 液晶与显示 学科 工学
关键词 Criminisi算法 优先权 最佳匹配模板 FA
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 ??成像技术与图像处理??
研究方向 页码范围 353-358
页数 6页 分类号 TN141
字数 3234字 语种 中文
DOI 10.3788/YJYXS20153002.0353
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴谨 武汉科技大学信息科学与工程学院 100 796 14.0 24.0
2 刘劲 武汉科技大学信息科学与工程学院 34 148 8.0 11.0
3 李尊 武汉科技大学信息科学与工程学院 6 33 4.0 5.0
4 吴秋红 武汉科技大学信息科学与工程学院 2 25 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (45)
共引文献  (148)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (8)
同被引文献  (38)
二级引证文献  (11)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2002(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2003(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2004(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2005(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2006(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2008(10)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(9)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2010(5)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(2)
2011(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2016(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2017(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2018(5)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(4)
2019(9)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(6)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
Criminisi算法
优先权
最佳匹配模板
FA
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
液晶与显示
月刊
1007-2780
22-1259/O4
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-203
1986
chi
出版文献量(篇)
3141
总下载数(次)
7
总被引数(次)
21631
相关基金
湖北省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hubei Province
官方网址:http://www.shiyanhospital.com/my/art/viewarticle.asp?id=79
项目类型:重点项目
学科类型:
高等学校博士学科点专项科研基金
英文译名:
官方网址:http://std.nankai.edu.cn/kyjh-bsd/1.htm
项目类型:面上课题
学科类型:
论文1v1指导