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该项目涉及使用填充算法，并提供Matlab代码，用于Image-Inpainting，源于A.Criminisi的“基于示例的图像修复的区域填充和对象...”研究。

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简介：
该算法的MATLAB代码实现源自A.Criminisi等人于2004年发表的“基于示例的图像修复的区域填充和对象移除”研究项目。所有提供的代码均采用MATLAB语言编写，并附带一份PDF文件，用于清晰地阐述该算法的运行机制和具体操作步骤。文件夹“图像”中包含了若干示例图像，以及与这些图像相对应的蒙版文件和修复后的图像，以便于用户更好地理解和应用该技术。

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  • Matlab填充算法代码-Image-Inpainting: 基于A.Criminisi的“基于示例的图像修复”的区域填充与对象...
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    这个项目提供了使用MATLAB实现的图像修复算法的代码，该算法是根据A. Criminisi的研究工作开发的。它利用基于示例的方法来恢复受损或被遮挡的图像区域。 填充算法的MATLAB代码用于实现A.Criminisi等人在2004年提出的“基于示例的图像修复：区域填充与对象移除”项目。所有代码均使用MATLAB编写，并附带一个PDF文件，该文件总结了算法的工作原理。此外，在名为“图像”的文件夹中包含了一些原始图片、相应的蒙版以及经过修复后的图片作为结果展示。
     
  • 基于种子和扫描线的区域填充算法展示
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    本研究提出了一种创新的区域填充方法，结合种子填充与扫描线技术，有效提高图像处理中特定区域的填充效率及质量。 种子填充、扫描线填充以及区域填充算法的演示是使用VC6.0和MFC编写的。
     
  • Matlab 中的 fill_between：用于填充图表特定区域的函数
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    fill_between是Matlab中的一个绘图函数，它能够为图表中满足条件的两个曲线之间的区域着色，便于突出显示数据间的差异和关系。 `fill_between.m` 是一个在 MATLAB 中用于填充选定区域的函数，其灵感来源于 Python 的 Matplotlib 库中的同名功能。该函数具有以下参数： `[y1handle, y2handle, h] = fill_between(x,y1,y2, where, opts);` - `x`: 表示 x 轴位置的向量。 - `y1` 和 `y2`: 分别表示两个 y 轴位置的向量，用于定义要填充区域的高度范围。 - `where`: 是一个二进制向量（由 0 和 1 组成），用于指定要在哪些地方进行填充。当该参数为 1 或为空时，默认会填满所有给定 x 值对应的 y 轴位置之间的区域。 这种灵活性允许用户在绘制曲线的同时，仅选择特定的区域进行着色（如左上角的例子所示）。此外，`y1` 和 `y2` 可以是向量形式或其中一个为常数。当它们都是向量时，函数会在两个向量之间填充；而当一个参数为常数值时，则会将曲线与该指定的 y 值之间的区域进行着色（如右下角的例子所示）。
     
  • 多边形的区域填充算法
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    《多边形的区域填充算法》一文深入探讨了计算机图形学中用于渲染复杂形状的技术，重点介绍了几种高效的区域填充方法及其应用。 区域填充算法是一种强大的工具，它允许用户通过鼠标绘制多边形，并选择颜色进行填充。
     
  • 填充图像遮罩区域-MATLAB开发
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    本MATLAB工具用于处理图像中的遮罩区域，通过算法智能地填充遮罩覆盖的部分，恢复图像完整性和美观度，适用于图片修复和编辑工作。 它填充图像的遮罩区域。
     
  • 关于种子填充算法和扫描线填充算法的报告
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    本报告探讨了计算机图形学中的两种基本填充技术——种子填充算法与扫描线填充算法。通过对比分析它们的工作原理、应用场景及优缺点，旨在为选择合适的填充策略提供指导。 多边形的区域填充 学时：2 实验类型：设计性 实验类别：专业实验 **实验目的** 1. 通过本实验进一步理解和掌握几种常用多边形填充算法的基本原理。 2. 掌握在计算机上进行多边形区域填充的操作流程。 3. 在C/C++环境下，学习并实现指定的多边形编程。 **实验设备及环境** - 计算机（每人一台） - VC++6.0或其他C/C++语言程序设计环境 **实验内容** 本实验要求使用种子算法等技术来完成特定任务。
     
  • Python利用matplotlib填充特定区域的代码实例
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    本示例展示如何使用Python中的Matplotlib库来绘制图表，并在指定区域内进行填充。通过具体代码帮助理解数据可视化中常见的填充技术。 主要介绍了Python使用matplotlib填充图形指定区域的代码示例，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考一下。
     
  • 利用MATLAB填充小于指定面积的空洞区域
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    本教程介绍如何使用MATLAB识别并填充图像中面积小于设定阈值的孔洞，提升图像质量。 在MATLAB中对小于特定面积的空洞进行填充，在此基础上修改MATLAB自带的空洞填充代码以加入面积限制。
     
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    本项目利用Matlab编程实现基于FMM（Fast Marching Method）及Criminisi算法的图像修复功能，通过for循环优化处理流程，有效恢复受损或缺失部分。 本项目使用FMM算法和Criminisi算法实现图像修复，并提供了一个带有用户界面（UI）的可执行程序，在Windows系统下可以通过“可执行程序\mygui\for_testing\mygui.exe”来运行该程序。在下拉框中选择需要处理的图片，点击“获取mask”，自动获得栏杆的位置；再点击“修复图像”，得到最终的修复结果。 项目中的主要文件包括： - mygui.m：UI用户界面代码 - main1.m和main2.m：分别用于获取并修复两张不同图片的主逻辑代码。 - get_maskget_mask_1.m 和 get_maskget_mask_2.m：检测两幅图片中栏杆的位置，后者还能返回两种mask（thick_mask代表宽栏杆，thin_mask代表扁栏杆）。 - get_hough_lines.m: 使用霍夫变换从图像中提取直线 - lines_integrate.m: 对于通过霍夫变换得到的直线进行进一步处理，去除重复项，并转换为角度距离型表示 - maskFromlines.m：根据检测到的直线位置确定m值