Criminisi圖像修復算法的研究

劉永++朱元培++李尊

摘要：待修復區(qū)域的標記、優(yōu)先權、最佳匹配模塊的搜索及填充和更新置信度是影響Criminisi修復算法的主要的因素。本文采用控制變量的方法進行實驗，實驗表明：在合理的基礎上標記待修復區(qū)域，能提高圖像的修復質(zhì)量，為Criminisi圖像修復算法的改進提供理論支持。

關鍵詞：Criminisi圖像修復算法；修復區(qū)域標記；優(yōu)先權；最佳匹配模塊

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）03-0161-03

1 引言

圖像修復技術是利用圖像原有的信息，完成殘缺圖像的修復[1]。

2004年Criminisi等人使用紋理信息修復的同時，加入結構信息，取得了不錯的效果，并將這種方法稱為Criminisi算法[2]。

本文針對Criminisi圖像修復算法各個步驟進行實驗分析，探究影響修復效果的因素，為Criminisi算法的改進提供理論的支持。

2 Criminisi圖像修復算法

（見圖1）其中：為圖片殘缺部分；為圖片殘缺部分的界線；為圖片完整部分。

Criminisi算法根據(jù)優(yōu)先權公式確定需要修復的區(qū)域，并根據(jù)一定的匹配原則在整個圖片進行搜索并填充，直至修復完成。

Criminisi算法根據(jù)下列公式，確定目標塊的優(yōu)先權，并根據(jù)式（4）選取最佳匹配模塊進行修復。

（1）

（2）

（3）

其中，為置信度；為數(shù)據(jù)項。

（4）

3 Criminisi算法的分析

3.1 待修復區(qū)域的標記

使用白色作為標記色，并數(shù)學形態(tài)學中的腐蝕與膨脹[3]的原則，對需要修復的區(qū)域進行標識，能夠避免人工標記對待修復區(qū)域的結構信息和紋理信息的破壞，減少錯誤信息的累積，改善修復結果。

3.2 優(yōu)先權的改進

Criminisi修復算法中，優(yōu)先權的計算決定目標修補順序。

文獻[4]中，利用加權的形式，修復質(zhì)量有所提升；文獻[5]中，利用曲率的變化確定目標塊的填充次序。

3.3 匹配模塊搜索與填充

模板大小是匹配模板搜索與填充存在關鍵的因素。模板選的相對較大，可以縮短修復時間，但是極易出圖像脫節(jié)的現(xiàn)象；模板選的相對較小，能很好的處理邊緣結構信息，但可能失去整體紋理的視覺效果，且計算機內(nèi)耗較大。

文獻[6]中，使用了對匹配塊進行再篩選的方法，提升了圖像的修復水平；文獻[7]采用測量像素點間的空間距離的原則，并結合全局搜索。

4 仿真實驗結果分析

圖2是待修復圖像。峰值信噪比能夠客觀的評價畫質(zhì)，能判斷修復結果的好壞。

實驗1區(qū)別是否采用數(shù)學形態(tài)學進行預處理的對比試驗，圖3與表1是實驗結果。經(jīng)數(shù)學形態(tài)學處理的不和諧像素塊較少，效果更好。

實驗2是優(yōu)先權的對比試驗，圖4與表2是實驗結果。經(jīng)過改進的算法效果更好，但從客觀數(shù)據(jù)來看改進的優(yōu)先權能改進圖像的修復質(zhì)量，提升視覺效果。

實驗3是不同模板大小的對比試驗，圖5與表3是實驗結果。模板的效果最差，次之。因此選擇合適的模板大小同樣也可提高修復效果。

實驗4是不同匹配原則的對比試驗，圖6與表4是實驗結果。其中（c）的圖像無明顯修復痕跡。因此改進的匹配原則提升了修復的效果，（c）的提升最為理想。

5 結語

本文在研究Criminisi圖像修復算法及其改進算法的基礎上，對其修復影響因素進行研究。待修復區(qū)域的標記、優(yōu)先權、匹配模板的大小和匹配原則對Criminisi算法都有影響。

參考文獻

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