Advertisement

Matlab for循环代码 - 基于FMM和Criminisi的图像修复：该项目使用FMM算法和...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Matlab for循环代码 - 基于FMM和Criminisi的图像修复：该项目使用FMM算法和...
    优质
    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
     
  • 基于FMM和Criminisi算法的彩色图像修复MATLAB仿真及仿真录像
    优质
    本研究运用FMM（快速漫延方法）与Criminisi算法，在MATLAB平台实现彩色图像修复，并录制了仿真过程。 版本：matlab2021a 内容介绍： 本项目涉及使用FMM（Fast Marching Method）与Criminisi算法进行彩色图像修复的MATLAB仿真操作，并附有相应的操作录像，能够指导用户通过跟随视频中的步骤完成仿真实验并获得预期结果。 适用对象： 适用于本科生、研究生及相关科研人员的教学和研究学习。
     
  • 【图像修复】基于GUI FMM和Criminisi算法的彩色图像修复【附带Matlab源码 1507期】.zip
    优质
    本资源提供了一种基于FMM和Criminisi算法的彩色图像修复方案，通过直观的图形用户界面（GUI）操作。内含详尽的Matlab实现代码，适合深入学习与研究使用。版本号为1507期。 0积分下载，代码运行效果图见压缩包。
     
  • 基于Criminisi算法的图像修复方法
    优质
    本研究探讨了基于Criminisi算法的先进图像修复技术，通过分析与实验验证，展示了该方法在修补受损或缺失区域中的高效性和自然度。 基于纹理合成的图像修复算法中最基础的是Criminisi算法。该文件包含MATLAB代码，能够处理彩色图像，并附有测试图片及最终效果图。代码已经过验证，可以直接使用。
     
  • Criminisi算法的图像修复方法
    优质
    Criminisi算法是一种基于图论的图像修复技术，通过分析并替换受损区域，实现自然无缝的效果。该算法在计算机视觉领域广泛应用，尤其擅长处理复杂纹理和结构细节的恢复。 基于Criminisi算法的图像修复采用的是MATLAB工具，修复速度较慢但可以直接运行。
     
  • Criminisi算法在彩色图像修复中的Matlab实现代码
    优质
    本简介提供了一段基于MATLAB环境实现的Criminisi算法代码，专注于彩色图像的修复工作。该算法通过分析周围像素信息来恢复受损区域，保持图像内容的一致性和自然度。 Criminisi算法可以用于修复彩色图像，并且可以通过Matlab代码实现。该代码包含测试图像及实例代码，可以直接运行。
     
  • 【图像修复技术】Criminisi算法在图像修复中的应用
    优质
    本简介探讨了Criminisi算法在现代图像修复领域的应用，通过分析该算法如何有效填补图像缺失部分，恢复受损照片的原始美感与细节。 文件包含完整的Criminisi算法的Matlab程序和示例图，可以直接运行。
     
  • 基于粗糙数据的Criminisi图像修复算法
    优质
    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。
     
  • 基于改良Criminisi算法的图像修复 (2014年)
    优质
    本文提出了一种基于改良Criminisi算法的高效图像修复方法，通过优化算法细节提升图像恢复质量和效率。研究旨在解决传统算法在复杂背景下的修复不足问题。 为了克服Criminisi算法在图像修复过程中难以达到理想效果以及耗时过长的问题，我们提出了一种改进的Criminisi算法。该方法通过优化优先级计算来确定最佳待修复区域，并改进了最优匹配块搜索策略以找到更合适的替代像素。此外，还引入了一种新的置信值更新方式，旨在进一步提高图像修复的质量。经过仿真实验验证，结果显示改进后的算法不仅显著提升了图像的修复效果，而且大幅缩短了处理时间，从而提高了整体效率。