结合自适应梯度分类匹配的改进Criminisi图像修复算法

• 作者: 师军 张从飞 邵利平
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 图像修复 Criminisi修复算法 自适应优先权计算 梯度直方图 分类匹配搜索
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 图形与图像技术研究及其他
• 页码范围: 379-385
• 页数: 7页
• 分类号: TP309
• 字数: 9193字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2018.02.035

摘要

传统Criminisi修复算法优先权不合理且不能自适应计算,易导致错误填充和纹理延伸问题,而在更新已知区域全局匹配,不仅提高了时间复杂度也降低了匹配准度,而对搜索空间添加阈值限制则会降低修复质量.针对以上问题,提出一种自适应梯度分类匹配的改进Criminisi修复算法.所提方法首先将图像初始已知区域像素按梯度直方图自适应地划分为平滑、纹理和边缘3种类型;其次结合自适应块分类优先权函数来克服纹理延伸问题;最后由梯度估计待修补块类型和自适应块大小函数来保证待修补块只在初始已知区域对应大小类型块中匹配来提高匹配效率和避免使用新增已知区域.实验表明所提方法较好克服了纹理延伸和时间复杂度高等问题并提高了修复质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	师军	陕西师范大学计算机科学学院	42	566	11.0	23.0
2	邵利平	陕西师范大学计算机科学学院	32	89	5.0	7.0
3	张从飞	陕西师范大学计算机科学学院	1	5	1.0	1.0