强化边缘结构分辨的分段自适应图像修复

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针对Criminisi算法对边缘纹理分辨不足、无法识别图像局部区域的直线和曲线的特征以及通过颜色进行块匹配而造成修复效果失真等问题,提出一种局部特征与边缘纹理分辨相结合的分段自适应图像修复算法。首先在分段自适应图像修复算法的优先权中引入边缘分辨因子和特征判断因子,增强对边缘、局部区域的直线和曲线的分辨能力,克服破损边缘不合理的修复顺序;其次在块匹配准则中引入特征项,提高样本块的匹配准确率,避免块匹配的颜色匹配不足;然后采用分段自适应算法进行置信项更新,解决置信项快速趋于0的问题;最后采用主客观的评价体系对图像修复质量进行评价。评价结果显示分段自适应图像修复算法的图像修复质量优于其他算法,信噪比和峰值信噪比的评价值均提高在0~3.8之间;在结构相似度的优化程度上提高了0~0.7%。实验结果证明,分段自适应图像修复算法有效地修复了破损图像,获得较好的图像视觉效果。
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