【摘 要】
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利用真实图像生成虚拟驾驶场景视图时,首先要从图像中移除车辆、行人等前景目标,以便获得不包含移动目标的背景图像.针对原始Criminisi算法存在的图像破损区域在修复后会出现模糊效应、边界不够平滑的弊端,提出了一种在处理掩膜图像环节使用开运算,并优化原始优先权函数的改进算法.运用MATLAB仿真平台进行实验分析,结果表明改进后算法修复时间平均缩短了16.5?s,峰值信噪比平均高出原算法1.65?dB.该算法还原了图像中更多的道路信息,弥补了Criminisi算法的不足.
【机 构】
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南京林业大学汽车与交通工程学院,江苏 南京 210037
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利用真实图像生成虚拟驾驶场景视图时,首先要从图像中移除车辆、行人等前景目标,以便获得不包含移动目标的背景图像.针对原始Criminisi算法存在的图像破损区域在修复后会出现模糊效应、边界不够平滑的弊端,提出了一种在处理掩膜图像环节使用开运算,并优化原始优先权函数的改进算法.运用MATLAB仿真平台进行实验分析,结果表明改进后算法修复时间平均缩短了16.5?s,峰值信噪比平均高出原算法1.65?dB.该算法还原了图像中更多的道路信息,弥补了Criminisi算法的不足.
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