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摘要:
针对传统的Criminisi修复算法中优先函数计算的不足,以及修复后图像质量下降的问题,文中提出了一种基于结构相关性的自适应图像修复算法.首先,引入结构相关性,对优先权计算进行改进,增加优先权计算的可靠性;然后,自适应选择样本块大小,使修复更加准确并提高修复效率;最后,引入H SV颜色空间,根据样本的色度、亮度来搜寻最佳匹配块,减少修复误差,完成图像恢复.实验结果表明,所提算法在主观视觉上有明显提升,并且在峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)方面均有一定提高,修复效果明显,与传统的Criminisi修复算法相比,其峰值信噪比提高了1~3 dB,结构相似度更接近1.所提算法利用结构相关性和自适应选择样本块大小对彩色破损图像进行修复,优先权计算更加合理准确,修复效率有所提高,修复效果可视性更佳,有利于实际应用.
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文献信息
篇名 基于结构相关性的自适应图像修复
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 图像修复 结构相关性 自适应样本块 HSV颜色空间
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 计算机图形学&多媒体
研究方向 页码范围 131-135
页数 5页 分类号 TP391
字数 5113字 语种 中文
DOI 10.11896/jsjkx.190300149
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 周先春 南京信息工程大学电子与信息工程学院 61 251 9.0 13.0
5 徐燕 南京信息工程大学电子与信息工程学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像修复
结构相关性
自适应样本块
HSV颜色空间
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
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