红外技术, 2016, 38 (1): 0028, 网络出版: 2016-04-05   

目标移除的Criminisi 图像修复算法

Criminisi Image Restoration Algorithm for Object Removal
作者单位
武汉科技大学 信息科学与工程学院,湖北 武汉,430081
摘要
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。
Abstract
Criminisi algorithm consists of four steps which are marking area, the priority, the best sample patch and updating the degree of confidence and each step has the important effect. For removing a big target, this paper uses the reasonable marked and improved priority, and then the bat algorithm is applied to search the best match template in Criminisi image restoration. Experiment results show that this method can reduce the inaccurate matching and has relatively high practical value.

李尊, 吴谨, 刘劲. 目标移除的Criminisi 图像修复算法[J]. 红外技术, 2016, 38(1): 0028. LI Zun, WU Jin, LIU Jin. Criminisi Image Restoration Algorithm for Object Removal[J]. Infrared Technology, 2016, 38(1): 0028.

本文已被 1 篇论文引用
被引统计数据来源于中国光学期刊网
引用该论文: TXT   |   EndNote

相关论文

加载中...

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!