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1、基于样本修复技术的对象消除摘要本文提出了一种移除数字图像中大目标的新颖算法。该算法挑战的难点是以看上去合理的方式去填充移除物体后的空洞。在过去，这类问题通过以下两种类型的算法来处理：（1）“纹理合成”算法适用于通过样本纹理来修复大图像区域，（2）“图像修复”技术是为了填充小区域的空缺。前一项关于“纹理”的研究——重复一些二维模式的随机性变化；后一类算法主要研究线性结构，可以被认为是一维模式，比如线和目标轮廓。本文提出了一种结合了两种方式的优点的新的高效的算法。我们首先注意到基于样本的纹理合成技术涵盖了
2、重复纹理和结构的所需的必要过程；然而，结构传播的成功，很大程度上是依赖于填充执行时的顺序。我们提出了最佳优先权算法，在合成象素值的置信度是通过一种与修复技术中信息传播相似的方式来传播的。实际颜色值是通过基于样本合成的方式来计算得到的。计算效率是通过基于块的取样过程来提高的。一些对现实图像和合成图像处理的例子证明了我们的算法的有效性，在去除大面积封闭物体时能同去除细小的抓痕一样有效。手工选择目标区域形状来通过鲁棒修复方式也证明了这一点。同现存的技术相比，我们算法的结果更好。简介本文提出了一种新颖的算法，
3、用于将数字图像中的目标移除并用看起来貌似真实的背景来填充。图1展示了这项研究的一个例子，前景人物（人为地选择作为目标区域）被从图像其余部分取样来的纹理替代。该算法有效地使人眼对目标区域产生了新的合理的颜色值的幻觉。在以前的工作中，一些研究人员也考虑将纹理合成作为一种去填充大图像区域的方式，运用纯纹理——反复选用适度的随机的二维空间上的纹理模式。这是基于一种大面积的纹理合成研究，这项研究在找寻可以永远复制的纹理，给出了一个关于纯纹理的小样本来源[1,8,9,10,11,12,14,15,16,19,22
4、]。这个特殊有意思的例子基于一种有效廉价地通过取样和复制样本-6-[1,9,10,11,15]的颜色值来产生新的纹理的技术。尽管这些技术有效地复制了一致的纹理，但是它们不能很好地填充关于现实世界场景的图像里的空缺，图像的空缺也是由线状结构和复合的纹理组成——多样的纹理之间相互影响。最主要的问题是图像区域边界是不同纹理相互影响的复杂产物。与二维空间纯纹理的本质相反，这些边界模式更可能被认为是一维空间，或者是线状的，或者是图像结构。大量算法准则明确阐述了图像修复任务所要处理的问题，斑点，抓痕，多余的文本可
5、以都可被移除[2,3,4,7,20]。这些图像修复技术通过传播线状结构(在图像修复艺术中被称为等照度线)扩散到目标区域来填充图像空缺。他们的不足之处是这样的传播过程将带来一些模糊现象，特别是当算法被应用于更大区域的图像修复时，模糊现象更加明显。这里提出的算法结合了两种方式的优势。与图像修复相比，我们更多地关注于线性结构。但是，靠近目标区域的线性结构只是影响以基于样本的纹理合成算法为核心的填充顺序。结果表明基于样本的纹理合成算法有有高效和高质的性能，但同时也涉及到周边线性结构所施加的图像限制。该算法建立
6、在最近的基于相似线的研究基础上，[5]中的工作将原始图像分成了两个组成部分；其中一部分是被图像修复处理的，另一部分是通过纹理合成技术处理的。输出图像是两部分处理结果的综合。这种方法只是局限地适用于小图像以去除空白，然而，就像是扩散过程不断地模糊填充区域。在[21]中提出的“纯纹理”和“纯结构模式”之间的自动切换也是要避免的。Harrison是第一位使用基于样本的合成技术来明确为了移除对象的尝试者。那时，目标区域的像素点的填充顺序是由像素点领域的纹理特征决定的。尽管直观上来看是合理的，但是强线性结构却总
7、是被邻近的噪声影响，从而减小了额外计算的值。一种相关的技术通过目标区域的局部形状来控制填充顺序，但是却不能搜索到线性结构明确的传播方式。最后，Zalesny描述了一种关于复合纹理的对比合成的有意思算法。他们为两种纹理之间的接口设置了一个专用解决方案。在这篇文章中我们表明，实际上只要一种机制就足够包含纯纹理和合成纹理。第二部分里阐述了我们的算法所基于的关键技术。第三部分介绍了算法的详细部分。第四节给出了合成图像和真正图像的运算结果。-6-图1：从图像中移除大目标.(a)原始图像.(b)与前景人物相关的区
8、域（占据了图像将近19%的面积）已经被手工选择，然后被自动消除。注意到在封闭区域内，喷泉的水平结构连同流水，绿草，岩石等的纹理已被合成基于样本合成我们算法的核心部分是基于被驱动等照度线的图像抽样过程。基于样本的方式能够很好地完成二维纹理[1,9,15]的处理是被普遍认知的。但是此外，我们需要注意到基于纹理合成的样本也足够提供给图像结构的延长线传播。等照度线的处理并不需要一种单独的合成机制。图2：基于样本的纹理合成的结构传播（a）原始图像，目标区域，目标区
