基于粗糙数据的Criminisi图像修复算法

简介：
本研究探讨了在数据不完整或质量不佳的情况下，如何改进经典的Criminisi图像修复算法，以实现更佳的图像恢复效果。 Criminisi算法是一种优秀的图像修复方法，在处理部分破损的图像时可以取得较好的视觉效果。然而，该算法在寻找匹配块的过程中受限于待修复区域提供的信息量较少的问题，导致可搜索范围有限。 为解决这一问题，本段落提出了一种基于粗糙数据推理理论改进后的Criminisi图像修复算法。通过引入粗糙数据推理技术，能够扩大搜索空间、增加搜索的数据量，并且拓展了匹配的深度和广度。具体而言，在改进方案中首先利用图像结构信息将原始内容划分成一个数据集合；随后运用粗糙数据推理扩展待修复区域的信息容量，从而使得可选匹配块的数量得以显著提升。 实验结果表明：相较于传统Criminisi算法，这种改良后的技术不仅能够增加搜索到的匹配数据量，还能在视觉效果上达到更好的水平，并且提高了图像峰值信噪比。