【摘 要】
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本文重点研究了Criminisi算法,主要对该算法的最佳匹配块的寻找、优先权计算方式等两方面进行了改进。我们首先利用模板像素点的梯度信息和图像的协方差相似性度量,改进了最
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本文重点研究了Criminisi算法,主要对该算法的最佳匹配块的寻找、优先权计算方式等两方面进行了改进。我们首先利用模板像素点的梯度信息和图像的协方差相似性度量,改进了最佳匹配块的寻找。因为梯度传达了很重要的视觉信息,而协方差相似度量用于衡量两个变量的相似性,所以结合在一起更能有效的抓住图像的结构和对比度的变化。实验结果表明,协方差梯度法优于协方差法、投影法和人脸识别法。然后利用缺失区域周边信息,排除丢失信息的干扰,对优先权的计算方式进行了改进。最后将两者结合在一起,采用图像块扩散思想进行修复。仿真实验结果表明,该方法不但可以提高修复受损图像的能力,还可以较好的保持受损区域的纹理和结构。
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