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(2)

    1. 高奇,廖亮,王竟宇. 基于广义线性插值奇异值的低秩近似. 信息技术与信息化. 2023(03): 17-20 . 百度学术
    2. 刘玉利,王克朝,刘琳. 基于机器学习的多光谱模糊图像降噪方法. 激光杂志. 2022(05): 156-160 . 百度学术

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    2024年6月6日