一種基于紋理和邊緣特征的Criminisi圖像修復方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于紋理和邊緣特征的Criminisi圖像修復方法。本發(fā)明通過對紋理結(jié)構(gòu)特征與邊緣結(jié)構(gòu)特征的分析，在優(yōu)先權(quán)模型中引入增強對結(jié)構(gòu)部分辨別能力的差別因子來優(yōu)化優(yōu)先權(quán)的計算。本發(fā)明能夠有效抑制紋理部分的優(yōu)先修復，防止紋理部分向邊緣部分過分延伸而導致的圖像線性結(jié)構(gòu)破壞。
【專利說明】—種基于紋理和邊緣特征的Criminisi圖像修復方法
【技術(shù)領域】
[0001]本發(fā)明屬于數(shù)字圖像修復【技術(shù)領域】，具體涉及一種基于紋理和邊緣特征的Criminisi圖像修復方法。
【背景技術(shù)】
[0002]當前圖像修復技術(shù)分為兩大類:一類是用于修復小尺度的數(shù)字圖像修補(inpainting)技術(shù),如BSCB模型,Chan等人提出的基于整體變分的修復算法和基于曲率驅(qū)動擴散模型的算法。該類算法在修復小尺度的破損圖像時有較好的修復效果，但在修復破損區(qū)域較大的圖像時，往往會產(chǎn)生模糊的現(xiàn)象。另一類是用于填充圖像中大塊丟失信息的
圖像補全(image completion)技術(shù)-基于紋理合成(texture synthesis)的圖像修復技
術(shù)。其中Criminisi等人提出的基于樣本的圖像修復算法，通過優(yōu)先權(quán)的設定來使得丟失區(qū)域的邊緣部分被優(yōu)先修復，取得了較好的修復效果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種基于紋理和邊緣特征的Criminisi圖像
修復方法。
[0004]在實際應用中發(fā)現(xiàn)，Criminisi算法的優(yōu)先權(quán)模型并不能完全有效地將邊緣部分辨別出來，有時易將某些紋理部分誤認為邊緣部分，影響了最終的修復效果。針對紋理結(jié)構(gòu)和邊緣結(jié)構(gòu)之間的差異帶來的優(yōu)先級混淆及優(yōu)先權(quán)自動計算等問題，本發(fā)明提供了一種基于紋理和邊緣特征的優(yōu)先權(quán)計算方式，該方式能在優(yōu)先權(quán)模型中增強對結(jié)構(gòu)部分的辨別能力，從而改進Criminisi算法的圖像修復質(zhì)量。
[0005]本發(fā)明采取以下技術(shù)方案:通過對紋理結(jié)構(gòu)特征與邊緣結(jié)構(gòu)特征的分析，在優(yōu)先權(quán)模型中引入增強對結(jié)構(gòu)部分辨別能力的差別因子來優(yōu)化優(yōu)先權(quán)的計算，其按如下步驟進行:
[0006]第一步:將待修復圖像塊Ψρ沿ηρ方向進行分割，使得Ψρ被分割為大小均勻的兩個塊，然后分別對兩個塊的已知像素點求均值(記為E1 (P)和E2 (ρ))、方差(記為F1 (P)和&(?))，以及歸一化后的均值差δΕ(ρ) = (E1(P)-E2(P)Va和方差差值Wp)=(F1(P)-F2(P)Vc^其中，α是歸一化參數(shù)(灰度圖像中取255)。歸一化后的均值差值和方差差值可以有效判斷破損區(qū)域是否處于邊緣，紋理或平滑區(qū)域。
[0007]第二步:引入差別因子。為了克服在Criminisi算法中，結(jié)構(gòu)置信度D(p)不能辨別處破損區(qū)域是否處于紋理或結(jié)構(gòu)區(qū)域的缺點，本發(fā)明引入可以有效識別紋理和結(jié)構(gòu)的差別因子:
【權(quán)利要求】
1.一種基于紋理和邊緣特征的Criminisi圖像修復方法,其特征在于: 步驟1:計算被分割圖像塊的均值差值和方差差值，具體是: 將待修復圖像塊Vp沿\方向進行分割，使得Ψρ被分割為大小均勻的兩個塊，然后分別對兩個塊的已知像素點求均值，記為E1(P) E2(P);方差，記為F1(P)和F2(p))，以及歸一化后的均值差 SE(p) = (E1(P)-E2(P)Va 和方差差值 SF(p) = (F1(P)-F2(P)Va ;其中，α是歸一化參數(shù)；歸一化后的均值差值和方差差值可以有效判斷破損區(qū)域是否處于邊緣，紋理或平滑區(qū)域； 步驟2:引入差別因子E (P)，具體是:
【文檔編號】G06T7/00GK103700093SQ201310641285
【公開日】2014年4月2日 申請日期:2013年12月3日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月3日
【發(fā)明者】唐向宏, 任澍, 康佳倫, 李齊良 申請人:杭州電子科技大學