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利用灰度共生矩阵提取图像纹理特征值,然后根据熵值的大小来实现模块大小的选择。另外,在寻找最佳匹配块时,同时考虑了颜色信息的差异和空间距离的因素。最后,给出了客观评价图像修复质量的PSNR度量。实验表明,与Criminisi算法相比,该方法得到的修复效果更自然,更符合人的视觉感知。
结合灰度共生矩阵和熵的图像修复算法
【摘 要】
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利用灰度共生矩阵提取图像纹理特征值,然后根据熵值的大小来实现模块大小的选择。另外,在寻找最佳匹配块时,同时考虑了颜色信息的差异和空间距离的因素。最后,给出了客观评价图像修复质量的PSNR度量。实验表明,与Criminisi算法相比,该方法得到的修复效果更自然,更符合人的视觉感知。
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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微型机与应用
【发表日期】
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2012年21期
【基金项目】
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福建省教育厅基金资助项目（JB07023）
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