【摘 要】
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在Cheng算法基础上,实现基于MRF模型的样本修补改进算法,该算法引入等照度线的几何信息,重新定义了优先级公式并改进了置信度项的更新法则,从而在实现纹理修补的同时,较好保
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在Cheng算法基础上,实现基于MRF模型的样本修补改进算法,该算法引入等照度线的几何信息,重新定义了优先级公式并改进了置信度项的更新法则,从而在实现纹理修补的同时,较好保持了图像的结构特征。探讨基于多尺度MRF模型的样本修补算法,该算法使用续贯最大后验概率准则替代单尺度算法采用的最大后验概率准则准则,针对不同尺度的图像样本采用不同权重的代价函数,通过低分辨率填充信息指导高分辨率目标区域的修补,实现全局和局部信息的有机融合,抑制垃圾物的生成,同时较好保持了结构和纹理特征的连续性。
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