【摘 要】
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针对图像修复过程中相似块匹配时造成的误差,深入研究Criminisi算法关键步骤的基础上,充分考虑图像中的结构性信息,提出了一种新的相似块匹配判定规则。首先,对待修复块和目
【基金项目】
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山西省高等学校教学改革项目[J2014106];运城学院院级科研项目[CY-2015017]
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针对图像修复过程中相似块匹配时造成的误差,深入研究Criminisi算法关键步骤的基础上,充分考虑图像中的结构性信息,提出了一种新的相似块匹配判定规则。首先,对待修复块和目标块进行颜色空间的相似性度量。然后,获取目标块和待合成块已知区域的结构性信息,并对结构性信息进行相似度度量;最后,将符合判定条件的目标块拷贝至待合成区域,更新修复区域的置信度。实验证明,该方法有效的减少了原Criminisi算法在相似块匹配中所造成的误差,在人为修复痕迹方面效果较好,与周围环境的融合也更加柔和,结果令人满意。
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