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摘要
传统图像修复算法中存在修复信息仅依赖图像自身,缺乏多样性与有效性,很难对区域进行合理可靠的修复,以及待修复区域选择出现的标定不可更改或者人为标定随机性等问题.针对上述问题提出一种基于Gist特征的场景图像修复算法.首先,采用一步点击的操作过程,快速获得待修复区域,增加了待修复区域的选择性,减少了人工标定区域时的随机性;其次,采用包含Gist特征在内的多特征约束进行分步筛选,从数据库中筛选出与修复区域具有相似信息的备选场景图像,在筛选出的备选场景图像中利用全局滑动窗获得与待修复区域最相似的图像块,该筛选过程进一步提高了修复结果的可靠性;最后,优化过程中,采用泊松融合消除备选场景图像块与待修复场景图像合成过程中的边缘效应,获得最终修复结果.实验对比结果表明,本文场景图像修复算法可以较好地对场景图像进行修复,而且使得修复结果更符合人类视觉感知效果.
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