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题名基于聚类分割和纹理合成的图像修复改进算法
被引量：2
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作者
肖娟
王嵩
张雯雰
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机构
湘南学院计算机科学系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第8期131-135,共5页
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基金
湖南省教育厅一般项目(No.11C1182)
湖南省教育厅一般项目(No.11C1183)
+3 种基金
湖南省科技计划项目(No.2011TP4016-3)
2012年湘南学院基金项目(No.44)
湖南省教育厅教改项目(湘教通[2010]243号No.394)
湘南学院项目(No.2010Y015)
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文摘
Criminisi提出的基于样本的图像修复技术需要在整幅图像中遍历样本,代价太大,并可能因选择错误的样本,不断迭代更新后而导致错误信息累积,使修复结果出现较大的偏差。同时,考虑到Criminisi算法中优先权函数的计算失误可能导致修复结果中出现结构失真,由此提出一种基于聚类分割和纹理合成的图像修复改进算法,将目标样本块的搜索限定在与源样本块所覆盖的类别一致的区域当中。在像素点优先权计算中,引入该像素点邻域灰度梯度差值信息,提出更为合理的优先权计算公式,以最大限度保证复杂场景中边缘优先传递,并在置信度更新项中有差别地对待新填充像素点。通过实验证明,改进算法不仅解决了Criminisi算法可能存在的结构偏差延续问题,修复视觉效果更加符合人们的主观感受,而且大大缩短了修复时间。
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关键词
聚类分割
纹理合成
优先权
邻域灰度梯度差值
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Keywords
clustering segmentation
texture synthesis
priority
neighborhood gray gradient difference
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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