目标移除的Criminisi图像修复算法

李尊, 吴谨, 刘劲

李尊, 吴谨, 刘劲. 目标移除的Criminisi图像修复算法[J]. 红外技术, 2016, 38(1): 28-32.
引用本文: 李尊, 吴谨, 刘劲. 目标移除的Criminisi图像修复算法[J]. 红外技术, 2016, 38(1): 28-32.
LI Zun, WU Jin, LIU Jin. Criminisi Image Restoration Algorithm for Object Removal[J]. Infrared Technology , 2016, 38(1): 28-32.
Citation: LI Zun, WU Jin, LIU Jin. Criminisi Image Restoration Algorithm for Object Removal[J]. Infrared Technology , 2016, 38(1): 28-32.

目标移除的Criminisi图像修复算法

基金项目: 湖北省自然科学基金(2013CFB333)%高等学校博士学科点专项科研基金(20124219120002)%湖北省教育厅科研计划(Q20131110)
详细信息
  • 中图分类号: TP391.41

Criminisi Image Restoration Algorithm for Object Removal

  • 摘要: 待修复区域标记、优先权、最佳匹配模块的搜索及填充和更新置信度是Criminisi图像修复算法的4个重要组成部分,每一部分对Criminisi算法的图像修复结果都有不可忽视的作用.针对大目标移除的Criminisi图像修复,从数学的角度优化待修复区域标记和提高优先权可信度,并将蝙蝠算法运用到最佳匹配模板搜索中,提高修复效率.实验表明:本文改进的算法能够有效的减少错误信息的累积,具有较好的实用性.
  • 期刊类型引用(5)

    1. 张秋铭,李云红,罗雪敏,屈海涛,苏雪平,任劼,周小计. 改进Chan-Vese模型的电力设备红外图像分割算法. 红外技术. 2023(02): 129-136 . 本站查看
    2. 赵汝海,汪方斌. 基于灰度和信息熵融合的金属疲劳偏振热像分割算法. 激光与光电子学进展. 2021(24): 260-271 . 百度学术
    3. 高倩倩,孙世春. 基于CV模型的肝脏核磁共振序列图像自动分割方法. 中国医疗设备. 2020(08): 64-66+92 . 百度学术
    4. 肖宇,王志坚,张磊. 基于Retinex算法的中波红外图像区域分割. 激光杂志. 2019(04): 74-77 . 百度学术
    5. 兰红,韩纪东. 基于CV模型改进的磁共振成像图像分割方法. 科学技术与工程. 2018(28): 229-234 . 百度学术

    其他类型引用(6)

计量
  • 文章访问数:  65
  • HTML全文浏览量:  13
  • PDF下载量:  9
  • 被引次数: 11
出版历程

目录

    /

    返回文章
    返回
    x 关闭 永久关闭

    尊敬的专家、作者、读者:

    端午节期间因系统维护,《红外技术》网站(hwjs.nvir.cn)将于2024年6月7日20:00-6月10日关闭。关闭期间,您将暂时无法访问《红外技术》网站和登录投审稿系统,给您带来不便敬请谅解!

    预计6月11日正常恢复《红外技术》网站及投审稿系统的服务。您如有任何问题,可发送邮件至编辑部邮箱(irtek@china.com)与我们联系。

    感谢您对本刊的支持!

    《红外技术》编辑部

    2024年6月6日