节点文献

基于纹理尺寸自适应的Criminisi图像修复改进算法

An Improved Algorithm for Criminisi Based on Adaptive Texture Size

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 饶屾杨志平

【Author】 RAO Shen;YANG Zhi-Ping;Zhejiang Institute of Communications;

【机构】 浙江交通职业技术学院

【摘要】 针对Criminisi图像修复算法中样本块选择的随意性,导致图像修复效果欠佳的缺陷,提出一种针对纹理图像的Criminisi改进算法。该算法通过对纹理图像预处理后获得的二值化图像进行统计分析,获得图像的行和列纹理曲线,进而得到纹理曲线的极值点变化曲线,并最终获得样本块的近似尺寸。仿真实验表明,将本文获取的样本尺寸作为Criminisi修复算法的样本尺寸,获得了较传统Criminisi算法更好的视觉效果。

【Abstract】 Because of the casualness of exemplar patch selection, Criminisi algorithm leads to the effect of image completion notwell. To avoiding it, this paper put forward an improved algorithm for Criminisi according to texture image. By analyzing the binary image obtained through preprocessing texture image, itgets row and column texture curve. Furthermore, itgets the extreme pointcurve.Finally,itgets approximate size of exemplarpatch.Simulation results show that the improve algorithm can obtain better visual effect than traditional Criminisi.

【关键词】 Criminisi图像修复样本块纹理
【Key words】 Criminisiimage completionexemplar patchtexture
【基金】 浙江交通职业技术学院科技研究基金计划项目(2013YK03);浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划(2013R435007)
  • 【文献出处】 浙江交通职业技术学院学报 ,Journal of Zhejiang Institute of Communications , 编辑部邮箱 ,2013年04期
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】116
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络