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Criminisi圖像修復算法的研究

2017-05-17 13:11:29劉永朱元培李尊
數字技術與應用 2017年3期
關鍵詞:區域效果實驗

劉永++朱元培++李尊

摘要:待修復區域的標記、優先權、最佳匹配模塊的搜索及填充和更新置信度是影響Criminisi修復算法的主要的因素。本文采用控制變量的方法進行實驗,實驗表明:在合理的基礎上標記待修復區域,能提高圖像的修復質量,為Criminisi圖像修復算法的改進提供理論支持。

關鍵詞:Criminisi圖像修復算法;修復區域標記;優先權;最佳匹配模塊

中圖分類號:TP391.41 文獻標識碼:A 文章編號:1007-9416(2017)03-0161-03

1 引言

圖像修復技術是利用圖像原有的信息,完成殘缺圖像的修復[1]。

2004年Criminisi等人使用紋理信息修復的同時,加入結構信息,取得了不錯的效果,并將這種方法稱為Criminisi算法[2]。

本文針對Criminisi圖像修復算法各個步驟進行實驗分析,探究影響修復效果的因素,為Criminisi算法的改進提供理論的支持。

2 Criminisi圖像修復算法

(見圖1)其中:為圖片殘缺部分;為圖片殘缺部分的界線;為圖片完整部分。

Criminisi算法根據優先權公式確定需要修復的區域,并根據一定的匹配原則在整個圖片進行搜索并填充,直至修復完成。

Criminisi算法根據下列公式,確定目標塊的優先權,并根據式(4)選取最佳匹配模塊進行修復。

(1)

(2)

(3)

其中,為置信度;為數據項。

(4)

3 Criminisi算法的分析

3.1 待修復區域的標記

使用白色作為標記色,并數學形態學中的腐蝕與膨脹[3]的原則,對需要修復的區域進行標識,能夠避免人工標記對待修復區域的結構信息和紋理信息的破壞,減少錯誤信息的累積,改善修復結果。

3.2 優先權的改進

Criminisi修復算法中,優先權的計算決定目標修補順序。

文獻[4]中,利用加權的形式,修復質量有所提升;文獻[5]中,利用曲率的變化確定目標塊的填充次序。

3.3 匹配模塊搜索與填充

模板大小是匹配模板搜索與填充存在關鍵的因素。模板選的相對較大,可以縮短修復時間,但是極易出圖像脫節的現象;模板選的相對較小,能很好的處理邊緣結構信息,但可能失去整體紋理的視覺效果,且計算機內耗較大。

文獻[6]中,使用了對匹配塊進行再篩選的方法,提升了圖像的修復水平;文獻[7]采用測量像素點間的空間距離的原則,并結合全局搜索。

4 仿真實驗結果分析

圖2是待修復圖像。峰值信噪比能夠客觀的評價畫質,能判斷修復結果的好壞。

實驗1區別是否采用數學形態學進行預處理的對比試驗,圖3與表1是實驗結果。經數學形態學處理的不和諧像素塊較少,效果更好。

實驗2是優先權的對比試驗,圖4與表2是實驗結果。經過改進的算法效果更好,但從客觀數據來看改進的優先權能改進圖像的修復質量,提升視覺效果。

實驗3是不同模板大小的對比試驗,圖5與表3是實驗結果。模板的效果最差,次之。因此選擇合適的模板大小同樣也可提高修復效果。

實驗4是不同匹配原則的對比試驗,圖6與表4是實驗結果。其中(c)的圖像無明顯修復痕跡。因此改進的匹配原則提升了修復的效果,(c)的提升最為理想。

5 結語

本文在研究Criminisi圖像修復算法及其改進算法的基礎上,對其修復影響因素進行研究。待修復區域的標記、優先權、匹配模板的大小和匹配原則對Criminisi算法都有影響。

參考文獻

[1]Bertalmio M,Sapiro G, Caselles V et al.Image inpainting [C].Proceedings of International Conference on Conputer Graphics and Interactive Techniques,John Seely Brown,USA,2000:417-424.

[2]Criminisi A,Perez P, Toyama K. Region filling and object removal by exemplar based inpainting[J].IEEE Trans. Image Process,2004,13(9):1200-1212.

[3]任獲榮.數學形態學及其應用[D].西安:西安電子科技大學,2004.

[4]郭勇,王梅.基于改進樣本塊的數字圖像修復算法研究[J].軟件導刊,2013,12(10):156-158.

[5]常晨,尹立新,方寶龍.一種改進的Criminisi圖像修復算法[J].計算機應用與軟件,2012,29(9):238-267.

[6]胡文瑾,王維蘭,劉仲民.一種基于樣本塊的快速圖像修復算法[J].數據采集與處理,2011,26(6):626-630.

[7]潘姣君,謝伙生.結合灰度共生矩陣和熵的圖像修復算法[J].圖形、圖像與多媒體,2012,31(21):44-49.

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