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摘要
针对传统修复方法存在图像模糊、修复速度低的问题,提出一种基于纹理合成的破损图像丢失区域自适应修复方法。对破损图像丢失区域进行纹理分割提取破损图像边缘能量特征,完成自适应纹理密度量化估计,计算丢失区域纹理向量量化区域的超像素级视觉特征。利用基于Criminisi算法根据纹理特性计算优先修复区域,不断更新图像的可靠度对丢失区域进行纹理修复,完成破损图像丢失区域的自适应修复。通过实验结果验证,所提修复方法与传统修复方法相比,修复后的图像更清晰、完整,修复用时更短。
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针对传统修复方法存在图像模糊、修复速度低的问题,提出一种基于纹理合成的破损图像丢失区域自适应修复方法。对破损图像丢失区域进行纹理分割提取破损图像边缘能量特征,完成自适应纹理密度量化估计,计算丢失区域纹理向量量化区域的超像素级视觉特征。利用基于Criminisi算法根据纹理特性计算优先修复区域,不断更新图像的可靠度对丢失区域进行纹理修复,完成破损图像丢失区域的自适应修复。通过实验结果验证,所提修复方法与传统修复方法相比,修复后的图像更清晰、完整,修复用时更短。
