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基于快速搜索最佳匹配块的图像修复算法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]广西师范大学电子工程学院,广西桂林541004, [2]广东科技学院计算机系,广东东莞523000, [3]中山大学信息科学与技术学院,广州510006
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(11062001,11165003)
中文摘要:

通过分析Criminisi算法的计算复杂度,得出整个算法的计算复杂度主要取决于其搜索最优匹配块的计算复杂度,且通过分析待修复块优先级的作用,得出整个修复质量与待修复块的优先级密切相关,综合提出了一种QSOMB算法以改善Criminisi算法的缺陷。QSOMB算法一方面采用了一种粗略搜索和精细搜索相结合搜索最优匹配块的算法,可大幅度降低算法的计算复杂度从而节约修复时间,另一方面运用了一种新颖的优先级系数计算方法来确定待修复块的优先级,可得到更为确信的修复效果。通过实验分析可知,相较于Criminisi算法,QSOMB算法是一种有效的且可运用于实践的图像修复算法,其不仅可以确保图像修复后的质量,而且其所需的修复时间更短。

英文摘要:

In order to solve disadvantages of the Criminisi algorithm,this paper proposed a novel algorithm named QSOMB algorithm,after analyzing the computation complexity was mainly based on the complexity of searching the best matching block and the quality of the repaired image was almost based on the priority levels of the blocks which was waiting for being repaired.QSOMB algorithm reasonably adopted the both the rough searching and the precise searching together to quickly find the optimum matching block in the image for reducing the computation complexity and saving the inpainting time,and effectively employed a novel fashion to determine the priority levels of the blocks which was waiting for being repaired for guaranteeing the quality of the repaired images. The experimental results show that compared with the Criminisi algorithm,the proposed QSOMB algorithm is effective in both guaranteeing the quality of repaired images and saving the much more repairing time.Thus,it's an effective image inplanting algorithm that can be well applied in practice.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049