光学 精密工程, 2010, 18 (12): 2656, 网络出版: 2011-01-26   

采用区域分割的变尺寸样本块高效图像修复

Efficient image inpainting based on region segmentation and varying exemplar
作者单位
1 吉林大学 电子科学与工程学院,吉林 长春 130012
2 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033
3 中国科学院 研究生院,北京 100039
摘要
针对现有的基于样本块的图像修复算法采用全局搜索法确定最佳匹配样本块时效率低,且易出现错误匹配块的问题,分析了影响算法效率和质量的原因,提出了基于区域分割的变尺寸样本块高效图像修复算法。首先,采用双线性收缩方法获得尺寸是待修复图像0.02~0.25倍的收缩图像,并在收缩图像中分割出预选区域作为源区域,使用自适应窗口尺寸调整规则确定修复窗口大小; 然后,在预选区域中搜索最佳匹配修复块对图像进行修复。收缩图像修复完毕后,对收缩图像中修复不完全的区域采用分割子图像的方法进行修复; 最后,将子图像填回到原始图像的修复区域,循环运行直到修复完毕。实验结果表明,采用本文提出的修复算法,修复效率约为现有算法的5~100倍,且具有较好的修复质量。
Abstract
As existed exemplar-based image inpainting algorithms have low efficiency and poor quality for searching the best match exemplar using global searching methods, this paper analyzes the reasons that effect on the efficiency and quality of these algorithms and proposes an image inpainting algorithm based on the regional segmentation and varying exemplar. Firstly, an original image is shrunken to a downscaling image with a size in 0.02-0.25 times that of an original one by the downscaling method, and the pre-selected regions in the downscaled image are segmented as the source regions. Then, the adjustment rule of adaptive window size is used to determine the fixed window size. By searching a best-exemplar from pre-selected region, the image is inpainted. For the inpainted downscaled image, the sub-image segmentation method is used to inpaint the regions of incomplete restoration again, and then fill them into the inpainted region of the original image. Iterating the above steps until the whole image inpainting is completed. Obtained results demonstrate that this method is 5~100 times the efficiency of the existed method, meanwhile it shows good image quality.

刘洋, 王昊京, 田小建, 阴玉梅. 采用区域分割的变尺寸样本块高效图像修复[J]. 光学 精密工程, 2010, 18(12): 2656. LIU Yang, WANG Hao-jing, TIAN XIAO-jian, YIN Yu-mei. Efficient image inpainting based on region segmentation and varying exemplar[J]. Optics and Precision Engineering, 2010, 18(12): 2656.

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