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基于改进优先级的加权匹配图像修复算法
  • ISSN号:1003-5060
  • 期刊名称:《合肥工业大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[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]合肥工业大学数学学院,安徽合肥230009
  • 相关基金:教育部科学技术研究重大资助项目(309017);留学回国人员科研启动基金资助项目(2010JYLH0322);安徽省自然科学基金资助项目(11040606M06)和国家大学生创新性实验计划资助项目(101035937)
中文摘要:

文章对纹理合成Criminisi算法中优先级的确定以及匹配块的选取分别作了改进,提出了一种基于改进优先级的加权匹配的图像修复算法,在优先级中考虑了图像显著结构的影响,使改进的优先级更加精确;提出了更为合理的加权匹配因子,并根据图像结构相似性特征对图像进行分块修复;实验表明,改进后的算法不仅克服了现有算法可能存在的偏差延续问题,使图像修复的结果更加符合人们的视觉效果,而且大大缩短了修复时间。

英文摘要:

In this paper, a weighted matching image restoration algorithm based on the modified priori- ty is given by improving the priority setting and the matching block selection in the Criminisi texture systhesis algorithm. Firstly, the influence of the image significant structure is taken into account in the priority of the new algorithm, which makes the modified priority more accurate. Secondly, the matching block in the new method is given a more reasonable weighted matching factor. Finally, the image is restored by the new method based on the image segmentation according to the image structure similar characteristics. The experimental results show that the algorithm introduced in the paper a- voids the possible bias diffusion by the current image restoration algorithms, makes the restored image more consistent to human being's visual effects, and reduces greatly the time consumed.

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期刊信息
  • 《合肥工业大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:合肥工业大学
  • 主编:何晓雄
  • 地址:合肥市屯溪路193号
  • 邮编:230009
  • 邮箱:XBZK@hfut.edu.cn
  • 电话:0551-2905639
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-5060
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1083/N
  • 邮发代号:26-61
  • 获奖情况:
  • 1999中国优秀高校自然科学学报,1997华东地区优秀期刊,1998安徽省优秀科技期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,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)
  • 被引量:19655