基于改进优先权计算耦合色调相似性的图像修复算法

第30卷第3期 2020年9月

洛阳理工学院学报（自然科学版）

Journal of Luoyang Institute of Science and Technology( Natural Science Edition)

Vol. 30 No. 3

Sep. 2020

基于改进优先权计算耦合色调相似性的图像修复算法

范海峰

(吉林警察学院信息工程系，吉林长春130000)

摘要：为了准确获取优先修复块、提高算法的修复性能，设计了基于改进优先权计算耦合色调相似性的图像

修复算法。在确定待修复块的优先级时，通过加入调节权值因子，对置信度项与数据项的权重进行调节，构造 优先权测量函数，以测量待修复块的优先级，获取优先修复块。获取最优像素匹配块时，为了克服误差平方和

(sum of squared differences, S S D)匹配准则，通过图像的f i、G、B值计算其色调相似性，利用其来辅助S S D匹

配准则加强邻域对比选出最优像素匹配块，从而减少错误匹配的出现，改善修复效果。在Criminisi算法更新置 信度时，以图像块间的S S D值为依据，设计置信度更新模型，以增加置信度更新的合理性，提高算法的修复性

能。不同算法的仿真结果显示，本文算法所得修复图像较为清晰且质量较好，算法的修复性能较为优秀。

关键词：图像修复；Criminisi算法；优先权；色调相似性

D0I ： 10.3969/j. issn. 1674- 5043.2020.03.014

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1674-5043(2020)03-0064-05

在信息飞速发展的今天，人们通过发送图像传递着各类信息，然而图像在压缩、传输等过程中极易 丢失信息而造成图像破损，这不仅影响到图像本身质量，还给后续工作造成极大的影响。图像修复技 术[1<]是对破损图片的丢失部分进行图像信息的修复和图像特征的重组，将丢失部分进行合理复原的技 术。在修复图像过程中，利用偏微分方程（Partial Differential Equation, P D E)的方法较为常见[3]。Francisco等[4]通过最小化混合的空间变化各向异性函数来对C D D修复构建导频图像进行图像修复，该方 法中使用了 C D D方法，但是在图像平滑的地方并不十分适合，容易造成块效应现象。基于纹理的图像修 复算法技术也是不少学者研究的方向。W ang等[5]在Criminisi算法的基础上利用结构一致的补丁匹配方 式，根据源补丁和目标补丁的分布差异来决定样本块，采用快速傅立叶变换进行全图像搜索来确定最优 匹配块，此方法对纹理延伸有一定效果。Pierre等[6]在Criminisi经典算法中加入特定函数进行深度地图像 模糊修复，然后基于深度引导的修补方法来填充彩色图像，从而将破损图像完全修复，此方法是在重建 深度图的深度信息基础上来完成的，在视觉上达到了较好的修复效果，但是修复过程耗时较长，效率 较低。

本文通过加人调节权值因子，形成优先权测量函数，以准确获取优先修复快。在图像/?、C、S值的 基础上，计算出图像间的色调相似性，将其与S S D匹配准则相结合，用以准确求取最优匹配块。采用图 像块间的S S D值为判断依据，对置信度项进行更新。实验结果显示，本文算法修复的图像不含块现象,纹理图像有较好的效果。

1 C rim in isi算法介绍

Criminisi算法修复图像过程中计算了待修复块优先权值，并将待修复块的优先权信息作为待修复图像 修复顺序的参考。Criminisi算法是在图片丢失区域中选择优先权最大的一个基准像素点，设置一个9x9像 素点的像素块[7_8],然后在未破损的图像区域中根据S S D匹配准则，对比找出与目标块像素信息最相似的 模块，用此模块来填充目标模块，如此循环，直到待修复图像全部修复完成。

1.1计算优先权

优先级计算是Criminisi算法中的关键过程，计算结果将被用作对待修复区域图像块修补先后顺序的

收稿日期：2020-03-12

作者简介：范海峰（1982-),男，山东郓城人，硕士，讲师，主要从事大数据与网络安全方面的研究.

第3期范海峰：基于改进优先权计算耦合色调相似性的图像修复算法65

重要依据。对于待修复图像Criminisi算法对其修复过程如图1所示。£表示破损的区域，F为已知的 区域且F= /l-£，取表示破损区域的边缘，//,表示以『上任意像素点；为中心的待修复图像块，n,为i点的 法向量，表示点i点的等照度线向量。此时，Criminisi算法通过置信项C(〇和数据项0(〇来计算待 修复块的优先权值19^]

P(i) =C(i)x D(i)(1) C(〇和D(i)的表达式分别为

I C(q)

__

I▽/‘丄I

D(i)=---------

a

式中：I丨为//,的面积，代表破损像素块中像素点的集合；a是归一化因子，取值255。

利用式（1)可对待修复块的优先权值进行计算，将优先权值最大的待修复块作为优先修复块(2)

(3)

1.2待修复块的匹配

在通过计算待修复块优先权值获取优先修复块后，Criminisi将利用S S D匹配准则，从没有破损的区域 中选择出与优先修复块最为匹配的图像块作为最优匹配块/V ,利用此模块中的图像信息来替换破损像素 块中的图像信息，以修复待修复块的内容。

利用S S D匹配准则获取最优匹配块///的计算过程可表述为

H；=arg^eFd(H],H q)(4)式中：d(.)是修复块与破损块中对应颜色差的平方和计算公式，其表达式为

d(H],H q) = X[(A - A) 2 + (Jc, -Jo)2 + (J h ~ h) 2](5)式中、人、/c、人和/f l、人分别是匹配像素块和破损像素块中像素点的尺、C、B值。

1.3更新置信度

在通过最优匹配块///对待修复块进行修复后，被修复图像块中像素点的置信度就产生了变化，需要 将被修复图像块中像素点的置信度值替换为最优匹配块中像素点的置信度值。Criminisi算法更新置信 度C(i)的过程为

C(i) = C(i)V q e n E(6) Criminisi算法通过重复计算优先权、待修复块的匹配和更新置信度这3个流程，最终完成破损图像的

修复。