基于鄰域窗口權重變分的圖像修復算法研究.pdf

1、Criminisi算法作為基于樣本塊的圖像修復技術中的經(jīng)典算法取得了不錯的修復效果，但是對于破損區(qū)域周圍既含有幾何結構信息又含有豐富紋理信息的情形，由于Criminisi算法的優(yōu)先權計算和樣本快匹配的不合理造成了紋理延伸現(xiàn)象和錯誤樣本塊匹配的問題，本論文為了解決該問題充分考慮圖像中結構和紋理特性，提出兩種不同的改進算法:
　　1)首先，本論文提出基于鄰域窗口權重變分的圖像修復算法。該算法利用領域窗口總變分和內在變分構造出權重變分，

2、通過對Criminisi算法中的優(yōu)先級測度進行加權，提高了對幾何結構信息和紋理信息的辨識能力，同時，在像素塊的匹配過程中，通過引入整體結構差異算子，并與傳統(tǒng)的顏色匹配相結合，提高了匹配精度。相比于Criminisi算法及其相應的改進算法，本論文算法能夠對既含有幾何結構又含有豐富紋理信息的破損區(qū)域取得更好的修復效果，同時，也能高效修復一般的破損區(qū)域，從而具有更好的普適性。
　　2)其次，本論文提出了基于結構分布率的圖像修復算法，該算