基于蚁群算法的Criminisi图像修复

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于蚁群算法的Criminisi图像修复

郑玉婷, 吴谨

文章导航 > 红外技术 > 2017 > 39(3): 221-225

郑玉婷, 吴谨. 基于蚁群算法的Criminisi图像修复[J]. 红外技术, 2017, 39(3): 221-225.

引用本文:

郑玉婷, 吴谨. 基于蚁群算法的Criminisi图像修复[J]. 红外技术, 2017, 39(3): 221-225.

ZHENG Yuting, WU Jin. The Criminisi Algorithm Based on Ant Colony Optimization for Image Inpainting[J]. Infrared Technology , 2017, 39(3): 221-225.

Citation:

ZHENG Yuting, WU Jin. The Criminisi Algorithm Based on Ant Colony Optimization for Image Inpainting[J]. Infrared Technology , 2017, 39(3): 221-225.

郑玉婷, 吴谨. 基于蚁群算法的Criminisi图像修复[J]. 红外技术, 2017, 39(3): 221-225.

引用本文:

郑玉婷, 吴谨. 基于蚁群算法的Criminisi图像修复[J]. 红外技术, 2017, 39(3): 221-225.

ZHENG Yuting, WU Jin. The Criminisi Algorithm Based on Ant Colony Optimization for Image Inpainting[J]. Infrared Technology , 2017, 39(3): 221-225.

Citation:

ZHENG Yuting, WU Jin. The Criminisi Algorithm Based on Ant Colony Optimization for Image Inpainting[J]. Infrared Technology , 2017, 39(3): 221-225.

基于蚁群算法的Criminisi图像修复

郑玉婷,
吴谨

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: 国家自然科学基金青年项目(61502358)%湖北省自然科学基金(2013CFB333)

中图分类号: TP391.41
计量
- 文章访问数: 142
- HTML全文浏览量: 23
- PDF下载量: 12
- 被引次数: 0
出版历程

The Criminisi Algorithm Based on Ant Colony Optimization for Image Inpainting

摘要: 提出了一种基于蚁群算法的Criminisi图像修复算法,将蚁群算法应用到Criminisi图像修复算法的最佳匹配模板搜索中.首先计算待修复区域优先权;然后蚁群寻找搜索路径中留下的信息素,沿着信息素最多的路径寻找到最佳匹配模板;最后更新置信度,直到修复结束.实验结果表明,修复后的图像PSNR较高不易陷入局部最优,能较快速地搜索到最佳匹配模板.
- 蚁群算法 /
- Criminisi算法 /
- 最佳匹配模板

参考文献(0)

资源附件(0)

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 142
HTML全文浏览量: 23
PDF下载量: 12
被引次数: 0

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

版权所有 © 《红外技术》编辑部京ICP备000000000号-1

本系统由北京仁和汇智信息技术有限公司开发