基于聚类分割和纹理合成的图像修复改进算法

基于聚类分割和纹理合成的图像修复改进算法
肖娟;王嵩;张雯雰
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2014(000)008
【摘要】Criminisi提出的基于样本的图像修复技术需要在整幅图像中遍历样本，代价太大，并可能因选择错误的样本，不断迭代更新后而导致错误信息累积，使修复结果出现较大的偏差。

同时，考虑到Criminisi算法中优先权函数的计算失误可能导致修复结果中出现结构失真，由此提出一种基于聚类分割和纹理合成的图像修复改进算法，将目标样本块的搜索限定在与源样本块所覆盖的类别一致的区域当中。

在像素点优先权计算中，引入该像素点邻域灰度梯度差值信息，提出更为合理的优先权计算公式，以最大限度保证复杂场景中边缘优先传递，并在置信度更新项中有差别地对待新填充像素点。

通过实验证明，改进算法不仅解决了Criminisi算法可能存在的结构偏差延续问题，修复视觉效果更加符合人们的主观感受，而且大大缩短了修复时间。

%Criminisi proposed exemplar-based image inpainting techniques need to traverse the whole image exemplar, it is too costly, and may choose the wrong exemplar, constantly updates iteration error messages resulting cumulative, so that a greater deviation may be in inpainting results. Meanwhile, considering the Criminisi algorithm priority function cal-culation may lead to a structural distortion in inpainting results, which proposes an improved algorithm for image inpainting based on clustering segmentation and texture synthesis, the search will be limited to the same categories zone with the source exemplar covered. In
the pixel priority calculation, the pixel neighborhood gray gradient difference information is introduced, the priority of more reasonable formula is proposed to ensure maximum edge preferentially transmitted in complex scenes and update entries in confidence difference to treat newly filled pixels. The experimental results show that the improved algorithm
not only solves the Criminisi algorithm possible continuation of structural bias problem, repairing the visual effect is more in line with people’s subjective feelings, but also greatly shortens the repair time.
【总页数】5页(P131-135)
【作者】肖娟;王嵩;张雯雰
【作者单位】湘南学院计算机科学系，湖南郴州 423000;湘南学院计算机科学系，湖南郴州 423000;湘南学院计算机科学系，湖南郴州 423000
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.一种改进的基于纹理合成的图像修复算法 [J], 黄淑兵;朱晓临;许云云;朱坤
2.基于区域分割和均方误差改进的图像修复算法 [J], 李光耀;耿瑞全;谭云兰;肖莽;
3.基于改进的纹理合成图像修复算法 [J], 胡云康;姜苏;吴志荣;杨晨霞;朱龙飞;戴磊
4.基于区域分割和均方误差改进的图像修复算法 [J], 李光耀;耿瑞全;谭云兰;肖莽
5.基于Hadoop的改进聚类算法在图像修复上的应用 [J], 王林;雷佳;郝惠惠
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