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目标移除的Criminisi图像修复算法 被引量:10
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作者 李尊 吴谨 刘劲 《红外技术》 CSCD 北大核心 2016年第1期28-32,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 Criminisi图像修复算法 修复区域标记 优先权 蝙蝠算法
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基于模式相似性的图像修复算法 被引量:3
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作者 谢琼 张红英 彭博 《现代电子技术》 2013年第2期94-96,共3页
图像修复是一种去除图像中多余可视物体并用合理的纹理填充未知区域的技术。针对Criminisi等人提出的基于样本的图像修复算法在寻找匹配块时存在的一些不足,提出一种基于模式相似性的修复算法。该算法使用样本纹理的亮度变化和空域特性... 图像修复是一种去除图像中多余可视物体并用合理的纹理填充未知区域的技术。针对Criminisi等人提出的基于样本的图像修复算法在寻找匹配块时存在的一些不足,提出一种基于模式相似性的修复算法。该算法使用样本纹理的亮度变化和空域特性作为寻找匹配模块的约束条件。实验结果表明该方法在修复强结构纹理图像时有很好的效果。 展开更多
关键词 图像修复算法 图像补全 模式相似性 匹配模块
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融合多尺度残差注意力的图像修复算法 被引量:3
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作者 钱冠宇 邓红霞 +1 位作者 刘健虎 李海芳 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第2期466-472,共7页
为解决在修复任意缺失形状的图像以及缺损面积较大的图像时存在修复模糊、修复的连接处存在差异等问题,提出一种融合多尺度残差注意力的图像修复模型。针对修复模糊问题,在修复模型编码器与解码器之间添加残差注意力模块,针对修复细节... 为解决在修复任意缺失形状的图像以及缺损面积较大的图像时存在修复模糊、修复的连接处存在差异等问题,提出一种融合多尺度残差注意力的图像修复模型。针对修复模糊问题,在修复模型编码器与解码器之间添加残差注意力模块,针对修复细节的差异问题,通过多尺度判别器结合全局和局部损失约束修复边界和周围视觉的一致性。实验结果表明,所提模型能有效提取缺失信息,修复结果具有自然过渡的边界和清晰的细节,提高了修复质量。 展开更多
关键词 残差序列提取 图像修复算法 生成对抗网络 卷积神经网络 深度学习模型 多尺度判别器网络 跳跃连接
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大范围船舶破损图像的快速修复算法
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作者 杨海涛 《舰船科学技术》 北大核心 2018年第10X期166-168,共3页
图像修复对于研究船舶海上运行状态有重要意义。传统的船舶图像修复算法针对范围很小,修复速度很慢,难以满足目前人们的要求。为了解决这一问题,研究一种新的船舶破损图像快速修复算法,分析压缩和编码过程,建立船舶修复数学模型,根据建... 图像修复对于研究船舶海上运行状态有重要意义。传统的船舶图像修复算法针对范围很小,修复速度很慢,难以满足目前人们的要求。为了解决这一问题,研究一种新的船舶破损图像快速修复算法,分析压缩和编码过程,建立船舶修复数学模型,根据建立的数学模型计算船舶图像信息,完成船舶破损图像修复。为了验证研究算法的有效性,与传统算法进行对比,从修复范围和修复速度两方面设计对比实验。由实验结果可知,所研究算法能够针对大范围船舶图像进行快速修复。本研究对于船舶海上运行状态分析有一定的指导意义。 展开更多
关键词 大范围 船舶图像 破损图像 图像修复算法 快速修复算法
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Dual optimization image repair algorithm based on linear structure and optimal texture 被引量:1
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作者 陈炳权 刘宏立 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第6期2315-2323,共9页
The performances of repaired image depend on the local information in the repaired area and the consistency between the repair directions with structural content.Image repair algorithm with texture information perform... The performances of repaired image depend on the local information in the repaired area and the consistency between the repair directions with structural content.Image repair algorithm with texture information performs well in repairing seriously damaged images,but it has bad performances when the images have the abundant structure information.The dual optimization image repair algorithm based on the linear structure and the optimal texture is proposed.The algorithm uses the double-constraint sparse model to reconstruct the missed information in large area in order to improve the clarity of repaired images.After adopting the preference of Criminisi priority,the image repair algorithm of self-similarity characteristics is proposed to improve the fault and fuzzy distortion phenomena in the repaired image.The results show that the proposed algorithm has more clarity in the image texture and structure and better effectiveness,and the peak signal-to-noise ratio of the repaired images by proposed algorithm is superior to that by other algorithms. 展开更多
关键词 image restoration linear structure texture information ITERATION sparse representation
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