一种改进的基于样本块的图像修补方法.pdf

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1、第20卷第10期系统仿真学报©Vol.20No.102008年5月JournalofSystemSimulationMay,2008一种改进的基于样本块的图像修补方法12谢成军，檀结庆（1.合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009，2.合肥工业大学理学院,安徽合肥230009）摘要：图像修补技术一直被广泛地用于重建旧照片和移除一些在图片背景中不想要的物体。提出了一种新的图像修补方法，该方法基于样本的图像修补思想。我们的方法通过合理的信心度和数据条件的计算方法改进了图像修补的有效性和增强图像中线性结构扩散。因此，用本方法进行图像修补时，能有

2、效地避免其他算法共同存在的“垃圾物”的生成问题。实验结果表明，与其他类似方法相比，本方法能够得到更令人满意的视觉效果。关键词：图像修补；纹理合成；目标去除；优先权；等照度中图分类号：TP391.72文献标识码：A文章编号：1004-731X(2008)10-2606-03ImprovedMethodofExemplar-basedInpainting12XIECheng-jun,TANJie-qing(1.SchoolofComputerandInformation,HefeiUniversityofTechnology,Hefei230009,C

3、hina;2.SchoolofSciences,HefeiUniversityofTechnology,Hefei230009,China)Abstract:Imageinpaintingtechniquehasbeenwidelyusedforreconstructingdamagedoldphotographsandremovingunwantedobjectsfromimages.Anewimageinpaintingmethodwasproposedbasedonexemplar-basedimageinpaintingidea.Theme

4、thodimproveseffectivenessandthelinearstructurepropagationbyrationalconfidenceanddatacomputingmethod.Therefore,themethodcaneffectivelyavoidthe“garbage”producedduringtheprocessofinpainting,whichisacommonprobleminothermethods.Withthemethod,onecanobtainmorepleasurablevisionresults

5、thanthoseobtainedbyothersimilarmethods.Keywords:imageinpainting;texturesynthesis;objectremove;priority;isolux引言1字图像修补技术。文[6]、[9]采用的方法是：首先把原始图像分解为结构区域和纹理图形区域，然后用偏微分方法和纹数字图像修补技术（ImageInpainting）是艺术世界的术理合成技术分别进行处理，最后将这两幅处理过的图像进行语。主要来源于博物馆中做修复工作的艺术家之口。它属于叠加得到输出图像。值得一提的是，上述方法要求图像中需

6、图像复原的研究领域，是图像处理的一个分支，也是当前计要修复的相邻区域有较大的间隙，并且用该方法修复图像时算机视觉方面的一个研究热点，在文物的保护、多余物体的仍不可避免地产生模糊的修补区域。我们的方法改进了文[7]剔除（如视频图像和一些照片中删除部分人物、文字、小标中基于样本的图像修补算法。它不仅适用于纹理图像，也适题等）等方面得到了广泛的应用。纹理合成([2]、[3])和偏微用于结构图像。因此它是一种简单的区域填充算法，与文[6]、分方法([1]、[4]、[5]、[11])是两种典型的修补方法。纹理合[8]、[9]和[11]中的算法相比，本文算法能

7、产生更满意的视成的基本思想是，首先选择一个纹理，然后将它合成到要填觉效果。充的区域里面去（比如孔洞）。这是一项非常简单的技术，A.Criminisietal（[7]）与BianruLi([12])提出的方法存然而它仅仅适合于纯纹理的图像修补，对于图像中带有线性在以下两方面的不足：[1]结构的填充就有些困难了。Bertalmio首先提出了基于偏微(1)填充顺序。分方程的数字图像修补算法。算法沿着等照度线的方向将修填充顺序在他们的方法中最关键，主要由两个条件所决补区域周围的信息迭代到修补区域内，产生修补信息。该算定：一个是信心度条件，另一个是数据条件。

8、信心度指的是法能够很好地保持图像的结构信息，但是随着修补区域的增在某一象素周围可靠信息的数目；数据条件指的是在每次迭大会在