基于改进样本块的数字图像修复算法研究
基于样本块的图像修复方法
基于样本块的图像修复方法【摘要】基于样本块的图像修复方法是一种常用的图像修复技术，本文介绍了该方法的原理、步骤、应用案例、优缺点以及与其他方法的比较。
该方法通过利用图像中相似的样本块进行修复，能够有效地填补图像中的缺失部分并恢复图像的完整性。
在应用案例方面，基于样本块的图像修复方法在数字图像处理、医学影像分析等领域均有广泛的应用。
本文也分析了该方法的优缺点，以及与其他图像修复方法的差异。
结论部分着重探讨了基于样本块的图像修复方法的发展前景、重要性和应用价值，展示了该方法在图像处理领域的重要性和潜力。
【关键词】基于样本块的图像修复方法、图像修复、样本块、原理、步骤、应用案例、优缺点、比较、发展前景、重要性、应用价值1. 引言1.1 基于样本块的图像修复方法介绍基于样本块的图像修复方法是一种利用邻域信息和局部相似性对图像中缺失部分进行修复的技术。
在图像处理领域，图像修复是一项重要的任务，因为图像中常常存在着各种各样的噪声、损伤或缺失，而修复方法的效果直接影响到图像的质量和准确性。
基于样本块的图像修复方法通过分析图像中的局部区域信息，找到与缺失部分最相似的样本块，并利用这些样本块的信息来填补缺失部分，从而实现图像的修复。
这种方法主要依赖于图像中相似区域的存在性和相似性的传递性，通过对图像进行局部邻域搜索和匹配，实现对缺失部分的自动修复。
基于样本块的图像修复方法在图像恢复、图像修补、图像去噪等方面都有广泛的应用，可以有效地提高图像的质量和完整性。
这种方法还可以避免传统方法中可能引入的过度模糊或破坏图像细节的问题，具有更好的修复效果和保真度。
基于样本块的图像修复方法是一种有效的图像处理技术，具有重要的应用前景和研究价值。
在接下来的我们将详细介绍这种方法的原理、步骤、应用案例、优缺点以及与其他方法的比较。
2. 正文2.1 基于样本块的图像修复方法原理基于样本块的图像修复方法原理主要是基于图像局部相似性的假设，即图像中的相邻像素具有相似的颜色和纹理特征。
基于改进样本块匹配准则的图像修复
基于改进样本块匹配准则的图像修复【摘要】本文介绍了基于改进样本块匹配准则的图像修复技术。
首先从研究背景、研究意义和研究目的入手，阐述了该技术的重要性和应用前景。
接着对改进样本块匹配准则的原理进行了分析，解释了其在图像修复中的作用机制。
随后详细描述了基于该准则设计的图像修复算法，并通过实验结果与分析验证了其有效性。
进一步探讨了相关工作与比较，突出了该技术的优势和创新之处。
总结了基于改进样本块匹配准则的图像修复的优势，提出未来研究方向，并对整篇文章进行了结论总结。
本文为图像修复领域的研究提供了有益的理论支持和实践指导。
【关键词】基于改进样本块匹配准则、图像修复、算法、实验结果、优势、未来研究方向、结论、样本块匹配、准则、原理分析、相关工作、技术概述、研究背景、研究意义、研究目的、比较、分析。
1. 引言1.1 研究背景图像修复是数字图像处理中的重要任务之一，它主要是通过对受损图像进行恢复和重建，使其更加清晰和完整。
随着数字图像技术的不断发展，图像修复技术也得到了广泛的关注和研究。
研究背景一方面是由于实际应用中图像常常会受到各种噪声、失真和损伤的影响，需要进行修复和恢复；现有的图像修复算法在处理大规模图像时往往存在计算复杂度高、精度低等问题，需要不断探索和提出新的方法来改进图像修复的效果和性能。
目前，基于样本块匹配的图像修复技术已经取得了一定的成果，但是仍然存在一些不足之处，比如对样本块的选择和匹配准则的设计不够合理和有效，导致修复效果不够理想。
本文将在此基础上提出一种改进样本块匹配准则的图像修复方法，旨在提高图像修复的准确性和效率，为实际应用提供更好的支持和帮助。
1.2 研究意义图像修复是计算机视觉领域的重要研究课题，其在各种领域具有广泛的应用价值。
随着数字图像的广泛应用，图像数据中往往会存在缺失、损坏等问题，导致图像质量下降，影响后续应用和分析。
图像修复技术的研究具有重要的实际意义。
图像修复技术可以提高图像的质量和清晰度，使得图像更加逼真和易于识别。
基于改进样本块的数字图像修复算法研究
中图分类号 ： ＴＰ ３ １ ７ ． ４
文献 标 识 码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ ２ — ７ ８ ０ ０ （ ２ Ｏ １ ３ ） ０ ０ １ ０ — ０ １ ５ ６ － ０ ３
Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ Ｊ ］ ． Ｃ Ｃ Ｉ Ｓ ， ２ ０ １ １ ， ４ ７ ０ — ４ ８ ４ ． Ｉ － ２ ］ ＭＥＮ Ｇ， ＹＵ— ＸＩ Ｎ． Ｔｈ ｅ ｐ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ｅ ｏ ｎ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｒ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ Ｊ ］ ． Ｉ ｎ —
法， 通过计算样本 的填充次 序 ， 将 源 图 像 区 域 的 纹 理 与 结
０ 引言
图像 修 复 是 根 据 已 知 信 息 推 断 缺 损 信 息 的 过 程 。对
数 字 图像 进 行 修 复 ， 修 复 的 内容 是 对 数 字 化 的 图像 作 品进 行处理 ， 其 中对 图像 作 品 的处 理 主要 针 对 原 图 中损 坏 的 部 分， 如划 痕 、 污点等 ， 将 其 从 原 图 中擦 除 ， 然 后 对 该 区域 进 行 修复 ， 使 得 在 与 原 图 图 像 保 持 一 致 的前 提 下 ， 具 有 较 好 的观赏效果 。 目前 ， 国内 外 学 者 对 图像 修 复技 术 的研 究 主 要 集 中 在一下几个方面 ： 基 于 样 本 块 操 作 的方 法 、 基 于 像 素 操 作 的 方 法 和 基 于 图 像 分 解 的 方 法 ］ 。相 对 其 他 方 法 ， 基 于 样 本 块 的 图像 修 复 算 法 是 一 种 综 合 效 果 表 现 优 良 的 图 像 修 复方法 ， 最 常用 的算 法是 基 于样 本块 的 纹理 合 成算 法。 。 （ 简称 Ｃ ｒ ｉ ｍｉ ｎ ｉ ｓ ｉ 算法 ） 。它 是 一 个 单 独 有 效 的纹 理 合 成 算 固 。对 于联 动 开 放 使 用 的端 口， 非 常 重 要 的保 护 方 法 是 增 加 一个 包 过滤 规 则集 ： 只有 主机 入 侵 检 测 模 块 可 以连 接 到 端 口的单 向 通信 ， 其 它 主 机 的访 问是 被 禁 止 的 。
基于样本块的图像修复方法的改进
Ｋｅ ｏｄ ：ｓｍｐ ａ ｈ ｙｔｅｉｉｆｒ ａ ｏ；ｉ ｐ ｏ ；ｒｄｎ ａｃ；ｃｒｅｒ ｅ ｅｋＳ ｎｌｏＮ ｉ ａ ｏ Ｐ Ｎ ） ｙｗ ｒ ｓ ａ ｌ ｐｔ ；ｓ ｈ ｓ ｏ ｔ ｎ ｓ ｈｔ ｅ ｕ ｄｎｙ ｕｖ ｔ；Ｐ ａ ｉ ａ ｔ ｏ ｅＲ ｔ（ Ｓ Ｒ ｅ ｃ ｎ ｓｎ ｍ ｉ ｏ ｅ ａ ｇ ｓ ｉ
（ｈｎｏ ｇｈ ＠ １３ ｃｒ ｃｅｌｎａｕ ６ ．ｏ ） ｎ
摘
要 ： 于纹理合成 的图像修复 算法适合 大面积信 息缺损 区域的修 复。基 于 Ｃｉ ｉｉ 算法 ， 基 ｒ ｎｓ ｍ ｉ 通过对数据项 的
重新定义 。 从结构和纹理上对 图像进行修复 。改进算 法在搜 索最佳样本 块 时， 考虑 到样本块 所含 已知像 素点 的信 息
第 ３ 卷增刊 １ １
２１ ０ １年 ６月
计算机应 用
Ｊｕｎ ｌｏ ｏ ｕｅ ｐｉａｉｎ ｏ ｒａ ｆＣ ｍｐ ｔｒＡｐ ｌ ｔ ｓ ｃ ｏ
Ｖｏ ． Ｓ ｐｐ ． １ ３１ ｕ １ １
பைடு நூலகம்
Ｊ ｎ ０ ｌ ｕ ｅ２ １
文章编号 ： ０ — ０ １ ２ １ ） １— ０ ７— ３ １ １ ９ ８ （ ０ １ Ｓ ０４ ０ ０
ｆ ｒ ｕ ａ ｗ ｓｏ ｔ ｉｅ ．Ｉ ｒ ｅ ｏ ｓ ｏ ｅ ｐ ｏ ａ ａｉ ｎ ｏ ｒｏ ｅ ｐ ａ ｉｇ ｔ ｅ ｃ ｎ ｄ ｎ ｅ ｔｒ ｏ ｍ ｌ ａ ｂ ａｎ ｄ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｍｏ ｔ ｔ ｒ ｐ ｔ ｆｅ ｒ ｒ ｈ ｈ ｇ ｏ ｗｈ ｎ ｕ ｄ ｔ ｈ ｏ ｆ ｅ ｃ ｅｍ，ａ ｎ ｗ ｆ ｒ ｌ ａ ｅ ｎ ｎ ｉ ｅ ｏｍｕ ａｂ ｓ ｄ ｏ ｃ ｒ ｅ ｒｔ ａ ｅ ｎ ．Ｂａ ｅ ｎ ｐ ｅ ｉｕ ｎ ｏ ｅ ｔ ｃｕ ｅ ａ ｄ ａ ｅ ｎ ｘ ｒ ｎｓ ｅ ｓ ｔ ａ ａ ｔｒ ｒ ｏ ，ｗ ｔ ｕ ｖ ａｅ ｗ ｄ ｆ ｅ ｓ ｉｄ ｓ ｄ Ｏ ｒ ｖｏ ｓｍｅ ｔ ｎ ｄ ｓｒ ｔｒ ｆ ｒｍａ ｙ ｅ ｐ ｉ ｉ ｕ ｎ ｔ ｅ ｍｅ ｔ，ｂ ｔ ｒ ｍｅｅ ｓｗｅ ｅｇ ｔ ｉ ｉ ｆ ｐ ｈ
基于样本块的图像修复方法
基于样本块的图像修复方法图像修复是一种重要的数字图像处理技术，其主要目的是修复原始图像中存在的缺陷或损伤，使得图像质量得以改善。
图像修复方法主要分为基于样本块的图像修复方法和基于深度学习的图像修复方法两大类。
本文将重点介绍基于样本块的图像修复方法。
基于样本块的图像修复方法是一种常用的图像修复技术，其主要原理是通过分析图像中存在的缺陷部分，并利用邻近像素的信息进行修复。
该方法借鉴了人类视觉系统的工作原理，利用图像中已有的内容信息进行修复，从而使得修复后的图像在视觉上更加自然和真实。
基于样本块的图像修复方法主要包括以下几个步骤：邻域搜索、样本块选择、权值计算和图像修复。
需要在图像中对缺陷部分进行邻域搜索，找到与缺陷部分相似的样本块。
然后，从邻域中选择合适的样本块，利用其信息进行修复。
接下来，需要计算选定样本块在修复目标点的权重，以确定修复结果的合理性和准确性。
利用选取的样本块和对应的权重进行图像修复，使得缺陷部分的像素值得以恢复。
基于样本块的图像修复方法具有许多优点，例如可以在不需要参考图像的情况下进行修复，能够较好地保持图像的结构和纹理信息，适用于各种不同类型和大小的缺陷部分。
该方法对计算资源的要求相对较低，运行速度较快，能够在实时图像处理中得到应用。
在实际图像修复应用中，基于样本块的图像修复方法可以通过不同的算法和技术实现。
最常用的方法之一是基于块匹配算法的图像修复方法。
该方法通过在图像中搜索与缺陷部分相似的块，并利用这些块的信息进行修复，实现对图像的缺陷部分精确和快速的修复。
还可以利用基于相似性的样本块选择和基于纹理合成的修复技术对图像进行修复。
基于样本块的图像修复方法在许多领域中得到了广泛的应用，例如医学影像学、卫星遥感、数字摄影等。
在医学影像学中，图像修复可以帮助医生更好地观察病灶部分，提高诊断准确性。
在卫星遥感中，图像修复可以帮助提高卫星图像的质量和分辨率，增强地理信息分析的准确性。
在数字摄影中，图像修复可以帮助修复老照片或者损坏的照片，使得其恢复原有的美观和质量。
基于样块改进的图像修复算法
基于样块改进的图像修复算法王一卜;白艳萍【摘要】图像修复是指对图像破损区域进行填充或者将图像中多余物体进行移除.在Criminisi算法的基础上进行改进,在待修复块优先权的计算过程中,由于等照度线的曲率可以反映图像的局部特征,块与块之间的方差值可以反映图像的边缘信息,因此,将二者考虑进来,确保修复过程能够准确有序地进行.在寻找最佳匹配块时,将等照度线的曲率也作为一个因素增加进来,有效地提高了最佳匹配块搜索的精确性.经过仿真实验证明,改进后的算法不仅在PSNR值上比原算法有所提高,而且修复结果也比原算法更加准确可靠.%Image inpainting refers to filling the damaged areas of the image or removing the redundant objects from the image. Conduct some improvements on the basis of Criminisi algorithm. As the curvature of equal illumination can reflect the internal characteristics of the image,variance value between the block and block can reflect the image edge information,adding them to the calculation of the priority of the repair block to ensure the inpainting can conduct accurately and orderly. When searching for the best matching block,the curvature of the equal illumination is added as a factor. The accuracy of searching for the best matching block is effectively improved. After the simulation experiment,the improved algorithm not only prove the PSNR value than the original algorithm,but also the obtained results are more accurate and reliable than the original algorithm.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2017(042)003【总页数】5页(P55-58,63)【关键词】图像修复;优先权;等照度线曲率;最佳匹配块【作者】王一卜;白艳萍【作者单位】中北大学理学院,太原 030051;中北大学理学院,太原 030051【正文语种】中文【中图分类】TP181图像修复是图像处理的一个重要分支，主要用于修复破损图像，移除图像中的多余物体等。
基于样本块的图像修复方法
中 图 分 类 号 院 TP391 . 41
文献标识码院 A
DOI 院 10 . 19694 / j . cnki . issn2095 - 2457 . 2019 . 33 . 009
文 章 编 号 院 2095 - 2457 渊2019冤33-0021-003
使 修 复 后 的 图 像 符 合 人 眼 视 觉 的 连 续 性 和 合 理 性 袁最 终 和 填 充 破 损 区 域 信 息 袁寻 找 最 佳 匹 配 块 袁并 将 完 好 的 匹
达 到 改 善 图 像 的 视 觉 效 果 遥 图 像 修 复 结 果 不 具 有 唯 一 配 块 信 息 填 充 到 对 应 破 损 区 域 的 位 置 上 袁逐 次 迭 代 完 成
technologyvision科技视界损区域面积较大时遥本文首先介绍了基于样本块的图像修复方法的基本原理袁以及最新研究进展袁结合算法的局限性袁讨论了改进思路和方法袁并对图像修复的发展趋势进行了展望遥1基于样本块的图像修复算法基于样本块的图像修复方法是以样本块为基本单元袁分别给予待填充样本块的中心像素一个灰度值和一个置信度值遥临时对填充边缘的样本块赋予一个的优先权值袁通过优先权值的大小顺序来确定样本块被填充的顺序遥再通过ssd匹配原则袁寻找与之最为相似的源匹配块袁将最佳匹配块的纹理信息和结构信息复制填充到待修复块中袁已填充像素块的置信度值需要重新更换袁以此完成一次修复遥按照同样方法袁逐步对破损区域进行推进式填充袁直至最后完成整幅图像的填充遥算法步骤处理如下院员冤计算优先权并确定待修复样本块遥在图像待修复前缘选择一点p则p点的优先权为院p渊p冤c渊p冤d渊p冤渊1冤其中袁c渊p冤为p点的置信度项袁d渊p冤为p点的数据项遥通过计算填充边缘点的优先权函数值的大小袁确定优先权函数值最大的那个点所在的样本块袁作为最先需要填充的样本块遥处于连续边缘上和被高置信度像素包围的图像块袁其优先权值较大袁将最先被填充袁因此会更好地保持图像的结构信息和纹理信息遥圆冤确定最佳匹配块和填充待修复块遥根据ssd渊sumofsquareddifference匹配原则袁在图像整个完好区域内找出与样本块最相似的匹配块袁并将最佳匹配块的结构信息和纹理信息复制给待填充样本块遥猿冤更新置信度项遥优先权值最大的样本块被填充之后袁更新已填充样本块的置信度项重复以上三个步骤袁直至最终填充完毕遥2基于样本块的图像修复方法的改进分析综合分析基于样本块的图像修复方法的基本原理袁我们从该算法所涉及的影响像素运算的因素袁得出四个可改进的方面院优先权函数尧匹配原则尧更新原则和自适应原则遥21优先权函数优先权函数的计算在图像修复的整个过程中尤为重要遥优先权值决定着图像样本块填充的次序袁影响着图像的最终视觉效果遥图像修复过程中袁随着填充的进行袁置信度项的可信度值越来越小袁甚至出现骤降为零的情况袁进而使得图像块填充次序混乱袁后期填充图像严重模糊袁而修复面积越大出现置信度骤降为零的概率越大遥即使遇到线性结构丰富的区域袁图像块也不能被优先填充袁严重影响了图像修复的效果遥另外袁若样本块处等照度线方向与该中心像素块的法线方向垂直袁不管此时的置信度项值多大袁数据项和优先权值都为零袁失去了
基于样本块的图像修复方法改进研究
基于样本块的图像修复方法改进研究李亚楠【期刊名称】《山西科技》【年(卷),期】2015(0)5【摘要】ABSTRACT:As an important branch in image processing techniques, the image inpainting technique, which has a wide range of applications in all industries, has already became a research hotspot in the computer graphics and computer vision area. This paper mainly introduces the algorithm of exemplar patch based image inpainting, and carries out the improvement of the matching order of this method.%图像修复技术作为图像处理技术中一个重要分支，在各行各业有着广泛的应用前景，已经成为当前计算机图形学和计算机视觉的一个研究热点。
重点介绍了基于样本块的图像修补算法，并对该方法的匹配顺序进行了改进。
【总页数】3页(P115-116,117)【作者】李亚楠【作者单位】太原理工大学，山西太原，030024【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于改进样本块的数字图像修复算法研究及 GUI 设计 [J], 徐溪;刘雅楠;李靖宇;刘铭;臧浩男2.基于样本块的图像修复方法的改进 [J], 陈龙;熊辉;汪继文3.基于样本块的图像修复方法的改进 [J], 陈龙;熊辉;汪继文4.基于改进样本块的数字图像修复算法研究 [J], 郭勇;王梅5.改进的基于样本块的图像修复方法 [J], 常晨;何建农因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于样本块的图像修复方法
基于样本块的图像修复方法基于样本块的图像修复方法是一种常用的图像修复技术，它利用图像中的局部信息来修复图像中的损坏部分。
这种方法广泛应用于数字图像处理、计算机视觉和图像分析等领域。
本文将介绍基于样本块的图像修复方法的原理、算法和应用。
基于样本块的图像修复方法的原理是利用图像中局部信息的相似性来修复图像中的缺失或受损部分。
通常情况下，图像中的局部信息可以用样本块来表示。
样本块是指图像中的一个小区域，它包含了图像中的一些局部特征，比如纹理、颜色等。
基于样本块的图像修复方法利用已知的样本块来推断未知的样本块，从而实现对图像中缺失或受损部分的修复。
基于样本块的图像修复方法的核心思想是通过寻找图像中与缺失部分相似的局部信息，来填补缺失部分。
具体来说，当图像中的某一部分受损或缺失时，算法会在图像中寻找与受损部分相似的样本块，并利用这些样本块来推断受损部分的内容。
这种方法的关键在于如何定义和计算样本块的相似性，以及如何利用相似样本块来进行修复。
基于样本块的图像修复方法的算法通常包括以下几个步骤：1. 样本块的选择：首先需要选择图像中的样本块。
通常情况下，可以选择图像中的一些邻近区域作为样本块，以保证选择的样本块与受损部分具有一定的相似性。
2. 相似性度量：接下来需要计算选择的样本块与受损部分的相似性。
这可以通过计算样本块之间的距离或相似度来实现。
常用的相似性度量方法包括欧氏距离、余弦相似度等。
3. 受损部分的推断：根据相似性度量的结果，可以利用与受损部分相似的样本块来推断受损部分的内容。
这通常涉及到插值、拟合或其他数学模型的应用。
4. 修复结果的整合：最后需要将推断的受损部分与原有图像进行整合，以得到修复后的图像。
基于样本块的图像修复方法的具体算法可以根据不同的应用场景和需求进行调整和优化。
可以在相似性度量中引入加权因子来调整不同局部信息的重要性；可以结合机器学习方法来学习局部信息的相似性模式等。
基于样本块的图像修复方法在许多领域都得到了广泛的应用，包括数字图像处理、计算机视觉和图像分析等。
基于改进样本块匹配准则的图像修复
基于改进样本块匹配准则的图像修复图像修复是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是根据已有信息对图像进行去除噪声、填补缺失、恢复损坏等操作。
在实际应用中，图像修复对于提高图像质量和增强图像可视化效果具有重要意义。
近年来，随着深度学习算法的发展和普及，基于深度学习的图像修复方法取得了显著的突破。
由于图像修复任务本身的复杂性，现有的方法仍然存在一些问题，例如对于复杂纹理的处理效果不佳，对于大面积缺失的修复效果较差等。
本文提出了一种基于改进样本块匹配准则的图像修复方法，旨在解决现有方法在处理复杂纹理和大面积缺失时效果不佳的问题。
介绍改进样本块匹配准则的原理。
传统的样本块匹配准则使用的是均方误差（MSE），即根据像素间的差异来进行匹配。
在复杂纹理和大面积缺失的情况下，像素之间的差异可能较大，无法准确匹配。
为了解决这个问题，我们提出了一种改进的样本块匹配准则，即基于特征的样本块匹配准则。
该准则考虑了样本块的纹理特征，通过计算样本块之间的相似度来进行匹配，从而提高了匹配的准确性。
介绍基于改进样本块匹配准则的图像修复算法。
将待修复图像分成若干个块，并对每个块进行样本块匹配。
然后，根据匹配得到的样本块，结合图像的上下文信息，通过自编码器进行图像的修复。
自编码器是一种无监督学习方法，可以通过学习输入数据的特征表示来实现图像的修复。
将修复后的图像进行重组，得到最终的修复结果。
实验结果表明，基于改进样本块匹配准则的图像修复方法在处理复杂纹理和大面积缺失时，相较于传统方法具有更好的效果。
该方法还能够有效地保护图像的细节信息，并减少修复过程中的伪影现象。
本文提出的方法在图像修复领域具有一定的应用价值。
基于样本块的图像修复方法
基于样本块的图像修复方法图像修复是计算机视觉领域中一项重要的技术，其目的是在不改变图像整体结构的情况下，消除图像中的噪声、缺陷等因素，提高图像质量。
基于样本块的图像修复方法是其中的一种较为有效的修复方法，该方法旨在通过利用图像中存在的局部结构信息，将图像中的缺陷区域自适应地利用样本块进行修复。
一、基本原理基于样本块的图像修复方法的基本原理是通过样本块的相似性，将待修复的区域利用最优的样本块进行替换，从而实现缺陷区域的修复。
该方法的具体实现流程如下：1、图像块的分割首先将待修复的图像分为多个图像块，将每个图像块视为一个分割单元，对每个单元进行分析处理。
2、样本块的提取对于每个分割单元，从其周围提取一定数量的最相似的样本块。
对于每个样本块进行比较，取出最相似的一组或几组样本块，作为待修复块的参考模板。
3、块的匹配对于待修复块，通过计算其与每个样本块的相似度，找到最匹配的样本块。
相似度的计算可以采用基于像素点的相似性计算、基于局部梯度信息的相似性计算等方法。
4、块的修复二、方法特点1、适应性强该方法通过自适应地利用样本块进行修复，能够适应不同的缺陷类型和程度。
2、修复效果好由于采用了最优的样本块进行替换，可以有效地减少图像失真和伪影，提高修复效果。
3、计算量小该方法的计算量较小，能够在较短时间内实现图像修复，可以满足实时应用的需求。
三、应用领域基于样本块的图像修复方法在图像处理、计算机视觉等领域具有广泛的应用，例如：1、医疗图像处理：可以用于对医学影像中的噪声、伪影等进行修复，提高影像质量。
2、图像视频压缩：可以用于对压缩时产生的伪影、失真等进行修复，提高压缩效果。
3、数字图书馆：可以用于对数字化的图书、建筑物、文物等进行修复，保护文化遗产。
4、虚拟现实技术：可以用于对虚拟场景中的杂波、失真等进行修复，提高虚拟现实体验。
综上所述，基于样本块的图像修复方法是一种较为有效的图像修复方法，其在多个领域均具有广泛的应用前景。
基于样本块修正的图像修复算法与实现
基于样本块修正的图像修复算法与实现作者：殷娟娟来源：《电脑知识与技术》2020年第14期摘要：针对信息缺损的图像，提出修正传统像基于样本块的图像修复方法。
本文在Criminisi算法的基础上，提出了满足于不同结构区域信息自动修复需求的一种样本块大小的自适应选取方法，以弥补传统基于样本块的修复算法中忽略图像纹理结构而使用大小固定不变的样本块这一缺陷。
并通过实验进行验证，结果表明基于样本块修正的图像修复算法可以改善和提高了传统修复方法实验的结果和误差。
关键词：图像修复;纹理结构;Criminisi算法中图分类号：TP393 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）14-0044-03數字图像修复是将一幅有破损（或者腐蚀）的图像，利用某种数字方法填充未知的破损区域的技术，其目的是将缺损图像修复为完整图像，且视觉无法察觉。
该技术在旧照片修复、景物移除，文物绘画、壁画修复，影视作品等许多领域有广泛的应用。
目前图像修复算法主要分为三大类：一是基于偏微分方程的小区域破损图像修复算法，二是基于纹理合成的大区域破损图像修复算法，三是基于深度学习的图像修复算法。
这些算法的思想和实现步骤各不相同。
对于样本块修复算法而言，Cri-minisi等人最先提出了以块为单位的图像修复技术，该算法主要是通过寻找图像待修复区域和完好区域之间的最佳匹配来完成图像的修复。
该方法可以修复基于纹理合成的大区域破损图像，但也存在很多问题，比如该算法中用已知样本块补全待修复区域时，样本块大小是固定的，如果样本块太大对于纹理结构复杂的图像，就不会得到较好的修复，修复效果不佳;相应的如果样本块太小对于待修复区纹理结构单一的图像，又会显得耗时。
本文对基于样本块的图像修复算法进行仿真研究，并针对样本块的大小进行改进，利用邻域相关信息自动调整样本块大小，以适应不同纹理和结构的修复。
1基于样本的图像修复1.1 Criminisi算法基本思想基于样本进行图像修复的核心思想是利用图像本身的冗余性，用图像已知部分的信息来补全未知部分。
基于改进样本块匹配准则的图像修复
基于改进样本块匹配准则的图像修复1. 介绍图像修复是指对图像中的缺失、损坏或噪声进行处理，使其恢复到原始状态或接近原始状态的技术。
图像修复技术在图像处理领域中具有广泛的应用，包括医学影像、卫星图像、视频处理等领域。
图像修复的主要挑战之一是缺失像素的恢复，传统的插值方法难以满足对图像细节和质量的要求。
基于样本块匹配的图像修复方法成为了一种重要的研究方向。
传统的样本块匹配准则主要包括均方误差、相似性度量和匹配优化等技术。
在处理复杂纹理图像或存在大量噪声的图像时，传统的样本块匹配准则存在一定的局限性，例如匹配精度不高、匹配效率低等问题。
有必要对传统的样本块匹配准则进行改进，以提高图像修复的质量和效率。
2. 改进样本块匹配准则的方法在图像修复中，改进样本块匹配准则的方法主要包括特征提取、相似性度量和匹配优化等步骤。
下面分别对这些步骤进行详细介绍。
2.1 特征提取在传统的样本块匹配准则中，通常使用像素值作为特征进行匹配。
图像的像素值受到图像内容、光照等因素的影响，容易受噪声干扰，导致匹配精度不高。
提取更具有区分性和鲁棒性的特征是改进样本块匹配准则的关键之一。
基于深度学习的特征提取方法已在图像处理领域取得了显著的成果。
深度学习可以学习到图像的高级语义特征，具有很好的区分性和鲁棒性。
可以采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）等，提取图像的特征表示。
将提取的特征作为样本块的描述，可以提高匹配的精度和鲁棒性。
2.2 相似性度量在传统的样本块匹配准则中，通常使用欧氏距离或相关系数等度量方法进行相似性度量。
这些方法对图像的局部结构和纹理特征的匹配效果不佳。
改进相似性度量方法可以提高样本块的匹配精度。
基于局部结构和纹理特征的相似性度量方法具有较好的匹配效果。
可以使用局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等方法提取图像的局部结构和纹理特征，然后计算样本块之间的相似性度量。
这些方法可以更好地捕捉图像的局部特征，提高匹配的精度和鲁棒性。
基于改进样本块匹配准则的图像修复
基于改进样本块匹配准则的图像修复
图像修复是一种恢复破损或缺失图像信息的技术。
现有的图像修复方法通常采用样本块匹配准则，即从已知图像中找到与待修复区域最相似的样本块来进行修复。
传统的样本块匹配准则存在一些问题，比如准确性不高、计算复杂等。
为了解决这些问题，有学者提出了一种基于改进样本块匹配准则的图像修复方法。
改进样本块匹配准则主要包括两个关键步骤：样本块选择和权重计算。
在样本块选择阶段，首先从已知图像中选择一些与待修复区域相似的样本块作为候选块。
通常可以使用经典的块匹配算法，如块匹配算法或SSD（Sum of Square Differences）算法。
然后，根据候选块与待修复区域的相似度，选择最合适的样本块进行修复。
在权重计算阶段，根据待修复区域与候选块之间的相似度计算一个权重值。
通常可以使用距离度量函数，如欧几里得距离或相关系数来计算相似度。
然后，根据权重值对候选块进行加权平均，得到修复后的图像。
改进样本块匹配准则的方法有以下几个优点。
它能够充分利用已知图像中的局部信息来进行修复，从而提高修复结果的准确性。
它能够降低计算复杂度，提高修复速度。
它能够处理不同类型的损失，如块丢失、噪声等。
改进样本块匹配准则方法也存在一些问题。
样本块的选择过程容易受到噪声的干扰，导致选错样本块。
权重计算的准确性受到相似度计算的影响，因此相似度计算的准确性也非常重要。
改进样本块匹配准则的方法对于大规模图像和复杂场景的处理效果有待进一步提高。
基于样本的数字图像修复技术研究
基于样本的数字图像修复技术研究数字图像修复一般是利用计算机技术对图像所丢失的信息或者丢失信息的区域进行修复或者填充。
文章从图像修复的技术原理以及特征两个方面概述了它的含义，并论述了基于样本的数字图像修复技术应用的重要性，最后对基于样本的数字图像修复技术进行了深入的分析。
标签：样本；数字图像；图像修复技术1 图像修复技术概述1.1 技术原理图像修复技术属于半自动图像智能处理技术，并且它是当前计算机图形学科技术中的一个研究热点。
图像修复在一定程度上，是利用计算机技术对图片当中出现的污点以及划痕等进行修复，使经过修复后的图片能够在一定程度上，不被人眼察觉的一种图像处理技术。
当下，现有的图像处理软件，在一般情况下均能对图片进行后期处理，例如，Photoshop、光影魔术手等图像修复软件。
1.2 特征图像修复技术在当前计算机图像学科中已被广泛应用，这种修复技术对文物保护、广播电视后期特效，以及想要表现虚拟现实，具有十分重要的作用。
一般情况下，图像修复在一定程度上会受到很多因素的影响，使其局部信息出现损伤。
例如：在某种条件下，为了某种特殊要求而利用图像修复技术，将完整的图片或者图像中的信息移动到另外的地方，又如：某些图片或者图像在数字媒体技术下，进行获取、处理、压缩，在这个过程中由于信息丢失，最终导致图像所留下的信息出现缺损区域等。
由此可见，为了保证图像信息的完整性，这就需要图像修复技术在一定基础上为图像重新扫描、处理，从而使图像恢复完整性[1]。
2 基于样本的数字图像修复技术应用的重要性首先，它是对静态图像的裂痕以及污点进行修复。
数字图像修复技术，在一定基础上对污点以及有损伤的图像进行清理，从而利用数字化技术对这些污点图像进行整合，最后呈现给人们一个视觉“完整”并且合理的图像。
当下在我国印刷行业，对于一些破损的老照片或者有划痕的照片均可以利用这种技术进行简单的修复。
其次，数字图像修复也是动态影像修复。
如今，我国计算机技术的发展越来越迅猛，因此图像修复技术，不仅能对一些静态的图片进行简单修复，而且这种技术在我国乃至全世界的影视行业也应用广泛。
基于样例的图像修复改进算法
影视制作、虚拟现实、多余 目标移 除等领域具有实 际应用价
值 。因此 ， 它是当前计算机视觉 和图像处理 的研究热点之一。 研究者们提出了许多图像 修复 方法 ，主 要分 为基于变分 偏微 分方程 的修 复 方法和 基于 纹理合 成 的修复 方法 ｌ。文 Ｉ Ｊ 献［】 出基于偏微分方程的数字图像修 复方法 ，用待修补 区 ２提
第３ ８卷 第 ７期
Ｖ０ ． ８ １３
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２１ ０ ２年 ４月
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图形 图像处 理 ・
文章编号： ００ ４８ ０２ ７ １ —０ 文献标识码： １ｏ—３２（ １ ０—０９ ３ ２ ） ３ Ａ
ｉ ｐ ｉ ｔ ｌ ｏ ｉ ｍ ． ｎ ｖｉｗ ｆｔ ｉ ｒ ｂ ｅ ｔ ｓｐ ｐ ｒ ｒ ｓ ｎｔ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｌ ｏ ｉ ｍ ｏ ｘｅ ｌ ｒｂ ｓ ｄ ｉ ｇ ｐａｎ ｉ ｇ Ｉ ｔｏ ｕ ｅ ｔ ｃ ｕ ｅ ｎ ａ ｎ ｉ ａｇ ｒｔ ｎｇ ｈ Ｉ ｅ ｏ ｓｐ ｏ ｌ ｍ， ｈｉ ａ ｅ ｅ ｅ ｓ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ａ ｇ ｒｔ ｈ ｐ ｈ ｆ ｒｅ ｍｐ ａ － ａ ｅ ｍａ ｅｉ ｉ ｔｎ ． ｔ ｎ ｒ ｄ ｃ ｓｓ ｒ ｔ ｒ ｎ ｉ ｕ ｔ ｎ ｏ ｎ ｃ ｍｐｕ ｉ ｇ ｄ ｔ ｅ ｍ， ｎｄ ｒ ａ ｉ ｅ ｎ ｓ ｔｏ ｉ ｉ ｅ ｒｓｒ ｃ ｕ ｅ ｔ ｅ ｅ ｍ ｉ ｅｔ ｅ ｉ ｐ ｉ ｔ ｒ ｅ ｆ ｈｅｔ ｒ ｅ ａ ｃ ． ｈｅｐ ｉ ｒｔ ｓ ｈ ｕ ｏ ｅ ｓ ｒｉ ｏ ｔ ａ ａｔ ｒ ａ ｅ ｌ ｓａ ｉｏ ｒ ｐ ｃ ｌ ａ ｔｕ ｔ ｒ ｄ ｔ ｒ ｎ ａ ｎ ｉ ｏ ｄ ｒｏ ｔ ｇ ｔ ｔ ｈ Ｔ ｒｏ ｉ ｉ ｅｓ ｍ ｆ ｎ ｚ ｎ ｏ ｈ ｎ ｎｇ ａ ｐ ｙ ｔ ｃ ｎ ｄ ｎ ｅｔ ｒ ｎ ｔ ｅ ｍ ． ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｐ ｏ ｅ ｌ ｏ ｉｈ ｉ ｆｅ ｔｖ ａｎ ｉ ｇ ｓｒ ｃ ｕ ｅ ｘ ｕ ｅｉ ａ ｅ ． ｏ ｆ ｅ ｃ ｅ ａ ｄ ｄａａ ｔ ｒ Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌ ｓ ｌ ｓ ｏ ｔ ｉ ｒ ｖ ｄ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｓｅ ｆ ｃ ｉ ｅｉ ｉ ｉ ｔｎ ｔｕ ｔ ｒ ｄ ｔ ｔ ｒ ｇ ｓ ｉ ｍ ｒ ｓ ｈｅ ｍ ｎ ｎｐ ｅ ｍ
基于重构样本区域的数字图像修复算法研究
目前 ， 国 内 外 学 者 对 图像 修 复技 术 的研 究 主要 集 中 在 以下 几 个 方 面 ： 基于样 本块操 作 的方法 、 基 于 像 素 操 作 的 方 法 和基 于 图 像 分 解 的 方 法 ］ 。相 对 于 其 它 很 大 程 度 上 取 决 于 算 法 突 变 规 则
似 性 ，对 图像 样 本 区域 进 行 了 重 构 ， 减 少 了样 本 块 搜 索 范 围 ， 提 高 了图像 修 复 效 率 。
关 键词 ： 图像修复 ； 纹理合成 ； Ｃ ｒ ｉ ｍｉ ｎ ｉ ｓ ｉ 算 法； 样本块 ； 搜 索域
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ ２
文 献 标 识码 ： Ａ
参 考文献 ：
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的 选 定 。此 外 ， 亲和度的定义 、 罚 函数 的选 择 、 抑 制 半 径 的
是 却 付 出 了 巨 大 的 时 间代 价 ， 制 约 了算 法 在 实 时 性修 复 中 的应 用 。本 文 改进 算 法 考 虑 到 相邻 像 素块 相 似 的 特 点 ， 对 图 像 样 本 区 域 进 行 了重 构 ， 减少 了样本块 搜索范 围 ， 从 而
基于样本块的图像修复方法
基于样本块的图像修复方法图像修复是指通过数字图像处理技术，尽可能地还原被破坏的图像，使其恢复到原本的状态。
基于样本块的图像修复方法是一种常用的图像修复技术，其核心思想是通过局部图像块的相似性，来推断瑕疵区域的像素。
在实际应用中，图像修复被广泛应用于各种领域，如数字艺术修复、医学图像处理、电影视频修复等。
基于样本块的图像修复方法主要分为以下三个步骤：瑕疵区域检测、候选修复区域筛选和最优修复。
瑕疵区域检测是指通过一定的算法找出被破坏的区域，并标记出来。
候选修复区域筛选是指在瑕疵区域周围找到与之相似的图像块，并选取其中最合适的那个作为修复图像。
最优修复是对选定的修复图像进行处理，使其与原图像无缝衔接。
在实际应用中，基于样本块的图像修复方法存在许多技术挑战，如如何精准找出瑕疵区域、如何准确地选定候选修复图像块等。
瑕疵区域检测方面的方法主要分为两大类：基于普通图像处理方法和基于深度学习的方法。
在基于普通图像处理方法中，常用的技术包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
而基于深度学习的方法则利用深度卷积神经网络对瑕疵区域进行检测，具有更高的准确性和鲁棒性。
候选修复区域筛选方面，目前主要采用两种方法：基于纹理和颜色特征的方法以及基于距离度量的方法。
基于纹理和颜色特征的方法利用样本块的纹理和颜色信息来计算与瑕疵区域相似的图像块，然后根据相似度进行排序并选取最合适的那个。
而基于距离度量的方法则根据图像块之间的距离计算相似度，并选取距离矩阵中最小的那个作为修复图像。
最优修复方面，主要有两种方法：图像插值和纹理复制。
图像插值是指通过插值算法来生成新的像素值，使得修复区域与原图像的邻域区域最为接近。
而纹理复制则是直接从选定的修复图像中复制纹理信息，使得修复区域的纹理与原图像保持一致。
综上所述，基于样本块的图像修复方法是一种有效的图像修复技术，其应用领域广泛，但仍存在一些挑战需要克服。
随着深度学习技术的不断发展，基于样本块的图像修复方法可以进一步提高其准确性和鲁棒性，促进该技术在各领域的应用。
基于改进样本块匹配准则的图像修复
0引言图像修复是图像处理的一个热点问题,已用于文艺作品修护、医学影像诊断、刑事侦查、日常修图等方面。
图像修复技术根据图像未破损区域的先验信息，来处理图像中破损区域，满足人眼视觉连续性并符合当前图像场景的方法。
图像修复是根据图像先验信息的几何特征和纹理结构模拟出来的结果，可能与原图像差别较大，但视觉上不会有明显违和感，且与当前图像场境搭摘要基于样本块的图像修复方法是图像修复中常用的方法，有修复速度快，处理效果好，尤其可以处理大面积破损区域的图像等优点。
基于样本块的图像修复方法在进行修复时，置信度项逐渐衰减为零，使得优先权计算的准确性明显降低，导致后期样本块的修复顺序发生较大的误差，产生图像局部模糊等情况。
针对以上问题，本文引入引导因子和改用L1距离作为新的匹配准则。
根据实验处理结果，本文改进的图像修复方法具有更佳的视觉效果和更强的鲁棒性，缩短了修复所用时间，取得了较好的修复效果。
关键词图像修复;样本块;优先权;置信度项;匹配准则中图分类号:TP391.41文献标识码:ADOI ：10.19694/ki.issn2095-2457.2020.02.006基于改进样本块匹配准则的图像修复Image Inpainting Based on Improved Sample Patch Matching Principle张君常霞王利娟ZHANG Jun CHANG Xia WANG Lijuan基金项目：论文受国家自然科学基金项目（61561001）；宁夏自然科学基金项目(2018AAC03126)；宁夏高等学校一流学科建设（数学学科）(NXYLXK2017B09)；北方民族大学重大专项项目(ZDZX201801)资助；北方民族大学研究生创新项目（YCX19132）。
AbstractImage inpainting method based on sample patch is a common method in image inpainting.It has the advantages of fast repair speed and good processing effect ,especially the image of large damaged area.When the image inpainting method based on thesample patch is carried out ,the confidence term gradually decays tozero ,whichsignificantlyreducestheaccuracyofprioritycalculation ,leading to large errors in the repair sequence of the sample patch in the later stage ,resulting in local blur of the image ,etc.In view of the above problems ,this paper introduces the guidefactorand uses L1distanceasa new matchingcriterion.According to theexperimental results ,theimproved image restoration method in this paper has a better visual effect and stronger robustness ,shortens the repair time ,and achieves abetter repair effect.Key words Image inpainting ;Sample patch ;Priority ;Confidence data ;Matchingprinciple张君1990要/女/河南新乡人/硕士研究生在读/主要研究方向为数字图像处理/北方民族大学<宁夏智能信息与大数据处理重点实验室>(银川750021)常霞北方民族大学<宁夏智能信息与大数据处理重点实验室>(银川750021)王利娟北方民族大学<宁夏智能信息与大数据处理重点实验室>(银川750021). All Rights Reserved.配融洽。
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基于改进样本块的数字图像修复算法研究
摘要：针对已有的基于样本块的纹理合成修复算法存在修复误差累积高的问题，重点研究了一种改进的基于样本块的数字图像修复算法。
通过块匹配法与边缘驱动填充顺序的结合、全局搜索与局部搜索的结合，充分发挥修补过程中填充优先权的作用，有效地修补了图像受损区域的纹理和结构信息。
仿真实验结果测试表明，与已有的传统算法相比，受损图像的修补更加完善，修复的误差累积得到了较好的改善。
关键词：图像修复；纹理合成；Criminisi算法；样本块；优先级0引言
图像修复是根据已知信息推断缺损信息的过程。
对数字图像进行修复，修复的内容是对数字化的图像作品进行处理，其中对图像作品的处理主要针对原图中损坏的部分，如划痕、污点等，将其从原图中擦除，然后对该区域进行修复，使得在与原图图像保持一致的前提下，具有较好的观赏效果。
目前，国内外学者对图像修复技术的研究[1]主要集中在一下几个方面：基于样本块操作的方法、基于像素操作的方法和基于图像分解的方法[2]。
相对其他方法，基于样本块的图像修复算法是一种综合效果表现优良的图像修复方法，最常用的算法是基于样本块的纹理合成算法[3]（简称Criminisi算法）。
它是一个单独有效的纹理合成算法，通过计算样本的填充次序，将源图像区域的纹理与结构信息传播，实现缺损区域的修复。
但是，算法的修复结果在纹理结构交界的地方
出现了较为明显的误差，而且这种不合理的修复顺序会导致纹理不在理想的方向达到延伸，修复过程增加了误差累积。
针对这些问题，本文研究了改进的Criminisi算法，由于通过块匹配法与边缘驱动填充顺序的结合、全局搜索与局部搜索的结合，在修复过程中还考虑到了填充顺序，使得图像边缘及纹理都衔接得较为自然，较大程度上改善了修复效果。
1Criminisi算法原理
1.1Criminisi算法模型
Criminisi[4]算法模型是在纹理合成的基础上，通过计算样本的填充次序，将源图像区域的纹理与结构信息通过
样本直接拷贝的方式逐步地迭代到修补区域。
该修补模型对于修补区域较大的纹理与带有简单的线性结构图像有着很好的修复效果。
基于样本的图像修复算法中的相关符号，如图1所示。
1.2基于样本块的Criminisi图像修复算法步骤
1.3Criminisi算法修复结果分析
为了验证本章所讨论的基于样本块算法的性能，在计算机上进行了大量仿真实验。
实验所用的计算机配置为Inter Pentium T4400CPU，主频2.2GHz，1024MB内存，仿真软件为由图2所示，基于样本块的图像修复算法可以根据破损边缘各点的优先权来确定修复顺序，由于考虑了图像的结构信息传播，因此对于结构性的纹理具有良好的修复效果。
从图3可以看出由于受损图背景的纹理结构较复杂，受损的面积较大，Criminisi算法的修复结果在纹理结构交界的地方出现了较
为明显的误差。
并且，算法中最优匹配像素块的搜索是在整幅图像的已知信息区域中进行的，所以整体上算法执行的时间较长；同时，如果待修复的区域中包含曲线结构，或者图像的已知信息中不包含与破损信息相似的信息，或者破损区域中包含很强的结构信息，修复的结果可能出现较大的误差。
优先值改进以后，由图4可以看出，该算法对于图像受损比较严重、纹理背景复杂的图像也有较高的修复质量。
如图4（c）中的目标物细节，以及图像背景的清晰度和还原度都比原Criminisi算法修复的效果更好。
3结语
本文在研究和分析了传统的基于样本块的纹理合成修复算法的基础上，针对算法出现的误差累积，进而影响到算法修复精度的问题，提出了一种Criminisi改进算法，通过优先值计算策略的改进，可以使得算法更精确地获取填充位置，从而提高算法的精度。
仿真结果以及对比表明，本文提出的改进算法在图像算法的修补质量上都有了较大的提高。
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