选取多幅源图像为样本进行训练,建立包含颜色与纹理信息的多类标决策树,得出类标集;然后在类标一致的多个样本中,进行区域匹配,筛选最合适的内容整体映射进破损区域;最后对新填补场景的色彩信息进行修正,使其与周围环境协调。实验结果表明,基于多源图像的多类标决策树能较好地学习源图像的风格特征,无论是修复效率还是修复效果都令人满意。
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