基于可变大小模板的改进图像修复算法.pdf

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1、第25卷第3期传感技术学报VoI．25No．32012年3月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSMar．2012AnImprovedInpaintingAlgorithmwithVariable·Size—ExemplarZHANGSong，ZHOUXuya(CollegeofCommunicationEngineeringHangzhouDianziUniversity，Hangzhou310018，China)Abstract：Criminisieta1．proposedanexemplar—basedimageinpaintingalgor

2、ithm，whichconstitutesoneofthemostimportantcontributionsinthisfield．Withthefundamentalalgorithmicframeworkunchanged，someimprovingheuristicsareproposedinthispaper．Firstofall，anovelflexiblevariable-size—exemplar—basedpatchmatchingprocedureiscarefullydesigned．Inaddition，theconfidenceupdatingrulei

3、salsomodified，whichcombinedwitheficientlocalsearchinghelpsenhancetheoverallinpaintingperformance．Experimentalresultsconfirmtheeffectivenessofthemodificationsmade．Keywords：imageinpainting；Criminisialgorithm；variable—size—exemplar；confidenceupdating；localsearchingEEACC：6135；6140doi：10．3969／j．is

4、sn．1004-1699．2012．03．021基于可变大小模板的改进图像修复算法米张嵩，周旭亚(杭州电子科技大学通信工程学院，杭州310018)摘要：Criminisi等人提出的基于模板的图像修复算法是该领域最重要的贡献之一。在保持Criminisi基本算法框架不变的基础上，本文提出了一些改进思想。主要贡献是设计了基于可变大小模板的块匹配程序以使模板搜索更准确灵活。此外．对信度更新方式进行了修正，并结合局部搜索以提高算法的综合性能。实验结果证实了改进的有效性。关键词：图像修复；Criminisi算法；可变大小模板；信度更新；局部搜索中图分类号：TN919．8文献标识码：A文章编

5、号：1004—1699(2012)03—0383—04图像修复，或者图像补全．简单地说就是利用图像此，我们在Criminisi基本算法框架之上融合了一些新中的已知区域信息来填充待修复区域。图像修复的概的改进元素：我们采用了基于可变大小模板的块搜索念最早由Bertalmio等人提出”]．他们同时给出了一种方案；并结合改进的修复像素信度(confidence)更新公有效的基于偏微分方程(PDE)的算法，即将修复转化式及局部搜索模式，以期获得较好的算法综合性能。为求解一个特殊的偏微分方程类似的算法还有不仿真结果表明系统整体I生能确实得到较大提高。少。基于PDE模型的算法对修复局部狭长的

6、区域本文第二节简单介绍Criminisi算法流程以方比较有效，但对大面积缺失或纹理信息丰富的图像．此便后续论述。第三节具体介绍改进方法，第四节给出类算法修复效果不够理想。非参数纹理合成是图像修实验结果比较，第五节给出总结与展望。复的另外一类重要方法，其基本思想最早可追溯至1Criminisi算法Efros与Leung的工作j。在此基础上，Criminisi等人_6提出了一种全新的基于模板的图像修复算法，被为了更好地介绍所提出的改进方案，首先简述公认为修复技术方面的重要突破．影响甚大。Criminisi算法。Criminisi算法本质上仍然属于纹理但是Criminisi算法仍存在缺

7、点，比如修复后图像合成方法，但却能同时修复纹理和结构信息。假设纹理断层，时间复杂度较高等，对其的改进仍然是图像图像为A，待修复区域为Q，已知(或已修复)区域修复领域的一个重要研究方向。譬如，一种彻底的解记为A＼Q，当前迭代次数用t表示，Criminisi算法重决之道是所谓的全局优化方法，即将修复问题转复以下步骤直至所有像素都被修复。化为最小化能量泛函。不过，这类方法的复杂度太大，步骤1：确定当前修复边界a．若a=．算法应用上有不小的限制。我们认为，Criminisi算法框架退出。