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基于分块方向梯度能量的图像修补算法
  • ISSN号:1003-9775
  • 期刊名称:《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 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]清华大学计算机科学与技术系,北京100084, [2]清华大学精密仪器与机械学系,北京100084
  • 相关基金:教育部博士点基金(20090002110006);北京市自然科学基金(4102027).
中文摘要:

为了对图像破损区域进行修补和前景去除,提出一种基于样本的图像修补算法.首先引入“分块的方向梯度能量”来评估像素块在某个方向上的整体颜色变化情况;然后利用最大方向梯度能量估算该像素块中存在的边缘的强度与方向.该算法包括像素块填充优先级计算、像素块匹配和更新未知区域边界、可信任度等全局参数的更新3个步骤.在计算像素块填充优先级时,考察像素块在待修补区域边界法向上的方向梯度能量,优先选取包含更强边缘信息的未知区域;而在像素块匹配过程中,除比较像素块对应的颜色值之外,还利用方向梯度能量对它们可能存在的边缘进行比较与匹配.实验结果表明,该算法能够使图像的结构信息正确地传播到待修补的未知区域中,填充后的图像具有较为平滑的边缘.

英文摘要:

This paper presents a new exemplar-based image inpainting algorithm for image inpainting and object removal. A concept, called patch oriented gradient energy, is introduced to estimate the color change of an image patch. By means of the maximum patch-oriented gradient energy among all the patches, the direction and strength of an edge in the patch can be estimated. Exemplar-based inpainting methods often contain three steps: the first is to compute the priority of each patch to be inpainted; the second is to match the patches; and the third is to update the global parameters such as unknown region's contour and the confidence values. Using the oriented gradient energy in the normal direction of the unknown region's contour, we firstly select the patches containing the strongest structure information (i. e. , edge information). In the matching step, we compare not only the color values of the corresponding pixels, but also the edge information in the patches by the patch-oriented gradient energy. The experiments show that our algorithm can propagate the structures and textures near boundaries of the areas to be inpainted to the unknown regions in a correct way to obtain results with visually smooth edges in the inpainted image.

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期刊信息
  • 《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国计算机学会
  • 主编:鲍虎军
  • 地址:北京2704信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62562491
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-9775
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2925/TP
  • 邮发代号:82-456
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,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:24752