基于紋理合成的數字圖像修復技術研究.pdf

1、首先，本文研究了Criminisi 算法，針對Criminisi 算法在修復圖像的過程中可能會出現偏差延續(xù)的缺陷，提出了改進的算法。本文在Criminisi 算法計算優(yōu)先權的時只考慮數據項和置信度項的基礎上，增加了一個邊界項，使得算法在修復過程中充分考慮已知區(qū)域比例、結構信息和是否接近原始邊界三個因素對優(yōu)先權的影響，完善了修復算法的數學模型，很好地改善了修復的結果。
　　 然后，本文又針對改進后算法運行速度較慢的缺陷，借鑒鄰域相

2、似度算法只從鄰域進行匹配的思想，進一步提出了改進的算法，將查找匹配的范圍鎖定在破損區(qū)域的邊緣，并通過大量實驗得出一個最佳范圍，使得該算法在保證修復效果的前提下，運行速度有了很大的提高。
　　 最后，針對Criminisi 算法不能修復帶有曲線結構信息的圖像的缺陷，本文提出兩種思路。一種思路是將待修復圖像分別旋轉不同的角度，構成一個樣本圖像列，修復時從這個樣本圖像列中查找最匹配的塊。另一種思路是不旋轉已知圖像信息，而將旋轉放在修復