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摘要
针对基于样本的图像修复技术在修复井下煤岩图像时存在纹理过渡延伸和边缘结构不连续的问题，提出一种强化边缘结构的分段自适应图像修复算法，其在Criminisi算法中引入基于ISEF的数据项和等照度线曲率信息构成新的优先权函数，解决了修复顺序不当的问题；并利用局部方差特征与信息熵划分的区域类型自适应选择样本块大小，解决了边缘保持的问题。在常用测试图像与孟村煤矿的煤岩图像上进行了修复实验，相较于传统的Criminisi方法，该算法的平均PSNR分别提升了0.37 dB与1.33 dB,平均SSIM分别提升了0.002 3与0.002 7。实验结果表明，该算法对纹理结构信息复杂的图像具有较好的修复效果，为煤壁图像的修复奠定了基础。
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