数学形态学在Criminisi图像修复算法中的应用

李尊, 吴谨, 刘劲

李尊, 吴谨, 刘劲. 数学形态学在Criminisi图像修复算法中的应用[J]. 红外技术, 2015, 37(7): 574-578.
引用本文: 李尊, 吴谨, 刘劲. 数学形态学在Criminisi图像修复算法中的应用[J]. 红外技术, 2015, 37(7): 574-578.
LI Zun, WU Jin, LIU Jin. The Application of Mathematical Morphology in the Criminisi Algorithm of Image Inpainting[J]. Infrared Technology , 2015, 37(7): 574-578.
Citation: LI Zun, WU Jin, LIU Jin. The Application of Mathematical Morphology in the Criminisi Algorithm of Image Inpainting[J]. Infrared Technology , 2015, 37(7): 574-578.

数学形态学在Criminisi图像修复算法中的应用

详细信息
  • 中图分类号: TP391.41

The Application of Mathematical Morphology in the Criminisi Algorithm of Image Inpainting

  • 摘要: Criminisi图像修复算法的修复步骤由待修复区域的标记、优先权的计算、最佳匹配块搜索与填充和更新置信度4部分组成.其中待修复区域的标记是进行Criminisi图像修复算法的基础,因此合理的标记待修复区域是提高Criminisi图像修复算法修复效果的有效路径.引入数学形态学对待修复图像进行处理,即利用腐蚀与膨胀组合,对待修复区域边缘进行处理,进而进行Criminisi图像修复算法操作.实验结果表明经数学形态学处理后的标记可以降低错误信息的累积,大大提升了图像修复的质量,具有较高的实用价值.
  • 期刊类型引用(4)

    1. Li Fucheng,Deng Junyong,Zhu Yun,Luo Jiaying,Ren Han. TSR: algorithm of image hole-filling based on three-step repairing. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. 2022(05): 83-91 . 必应学术
    2. 曹齐,汤汶,朱耀麟. 改进匹配块的Criminisi修复算法. 电脑知识与技术. 2019(02): 160-162 . 百度学术
    3. 郑玉婷,吴谨. 基于蚁群算法的Criminisi图像修复. 红外技术. 2017(03): 221-225 . 本站查看
    4. 彭春华,唐利明. 非均匀纹理图像的分层Criminisi修复算法. 红外技术. 2017(09): 814-823 . 本站查看

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