目标移除的Criminisi图像修复算法

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目标移除的Criminisi图像修复算法

李尊, 吴谨, 刘劲

文章导航 > 红外技术 > 2016 > 38(1): 28-32

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.

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

武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北武汉,430081
武汉科技大学

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)

中图分类号: TP391.41
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出版历程

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.
- Criminisi图像修复算法 /
- 修复区域标记 /
- 优先权 /
- 蝙蝠算法

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