基于纹理合成数字图像修复技术是研究

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1、基于纹理合成的数字图像修复技术研究摘要首先，本文研究了Criminisi算法，针对Criminisi算法在修复图像的过程中可能会出现偏差延续的缺陷，提出了改进的算法。本文在Criminisi算法计算优先权的时只考虑数据项和置信度项的基础上，增加了一个边界项，使得算法在修复过程中充分考虑已知区域比例、结构信息和是否接近原始边界三个因素对优先权的影响，完善了修复算法的数学模型，很好地改善了修复的结果。然后，本文又针对改进后算法运行速度较慢的缺陷，借鉴邻域相似度算法只从邻域进行匹配的思想，进一步提出了改进的算法，将查找匹配的范围锁定在破

2、损区域的边缘，并通过大量实验得出一个最佳范围，使得该算法在保证修复效果的前提下，运行速度有了很大的提高。最后，针对Criminisi算法不能修复带有曲线结构信息的图像的缺陷，本文提出两种思路。一种思路是将待修复图像分别旋转不同的角度，构成一个样本图像列，修复时从这个样本图像列中查找最匹配的块。另一种思路是不旋转已知图像信息，而将旋转放在修复匹配过程中，对每个小方块旋转不同的角度进行匹配。这两种思路都可以很大程度上保证原图像的曲线结构。关键词：图像修复；纹理合成；对象去除；优先权ResearchonDigitalImageInpai

3、ntingAlgorithmBasedonTextureSynthesisABSTRACTInthisthesis,firstly,wepresentanimprovedalgorithmforsolvingtheproblemoferrorpropagationcausedbytheCriminisialgorithm,afamousmethodinthetexturesynthesis.Thisimprovedmethodtakestheboundaryinformationintoaccountwhencomputingth

4、epriorityvaluesbasedontheCriminisialgorithmwhichonlyconsiderstheconfidencetermandthedataterm,andthereforeoffersaneffectiveandstabletreatmentofimageinformationfordamagedarea.Secondly,toacceleratethespeedofthealgorithmabove,wegiveafasteralgorithmwhichonlyfindsthesamples

5、intheneighborhoodbasedonthesomesimilarityofthedamagedregion.Experimentsshowthismethodismuchfasterthantheoriginalone.Lastly,astheCriminisialgorithmcannotrestoretheimagewhichcontainscurvestructuralinformation,wepresenttwomethodstryingtosolvethisproblem.Oneistoobtainasam

6、plelistbyrotatingtheoriginalimagesuccessively,andwecanfindthesamplesfromthislistduringtheinpaintingprocess.Theotherisrotatingthepatchduringthematchprocesstofindthebestrestorationeffect.Bothmethodscankeepthecurvestructuralinformationoftheoriginalimage.Keywords：Imageinp

7、ainting;TextureSynthesis;Objectremoval;Priority插图清单图1-1数字图像修复示例............................................................................1图1-2纹理合成算法示例............................................................................4图1-3文献[20]算法示意图........................

8、..................................................5图1-4文献[21]算法示意图..........................................................