改良的基于样本块的图像修复技术

简介：
本研究提出了一种改进的基于样本块的图像修复方法，通过优化搜索算法和融合策略，有效提升了受损区域的修复质量与自然度。 在研究Criminisi修复算法的基础上，提出了改进的基于样本块的图像修复方法。根据待修复区域面积及其纹理特征自适应选取样本块大小，提高修复速度；采用新的数据项并优化优先权公式以避免阶梯效应；重新定义置信度更新方式，并引入曲率距离减少误差累积，提升修复顺序准确性。实验表明改进的方法能够有效改善图像的修复效果并缩短所需时间。 【图像修复】是计算机视觉领域的重要技术之一，旨在恢复缺失或损坏的部分使它们看起来像原本完整的部分。传统方法分为基于偏微分方程和纹理重复性两类：前者利用扩散机制适用于小范围损伤但可能产生模糊；后者依赖于纹理的重复特性处理大范围损伤但结构不连续问题。 2003年，Criminisi等人提出了【样本块匹配修复算法】。该方法通过寻找最佳匹配的样本块填充缺失区域，保持自然过渡效果。其核心是依据置信度和数据项决定优先级进行逐点修补。 然而，原算法存在固定大小样本块效率低下、优先权计算不准以及结构信息利用不足等问题。为解决这些问题： 1. **自适应选择模板块大小**：根据图像纹理特征及损伤面积动态调整样本块尺寸，通过实验拟合建立了优化修复速度和质量的关系模型。 2. **改进优先级公式**：修正了置信度下降时影响修补顺序准确性的计算方式，确保结构信息的充分利用避免阶梯效应。 此外还重新定义了置信度更新机制，并引入曲率距离降低误差累积。实验表明该方法在保持良好修复效果的同时显著缩短了处理时间。 本段落通过优化Criminisi算法中的样本块选择及优先级计算提高了图像修复效率和质量，对于各种类型和规模的损伤具有较高实用价值，有助于推动相关技术的发展。