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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Image Processing >A smarter exemplar-based inpainting algorithm using local and global heuristics for more geometric coherence
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A smarter exemplar-based inpainting algorithm using local and global heuristics for more geometric coherence

机译：使用局部和全局启发法的更智能的基于示例的修复算法，可实现更多的几何一致性

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In this paper, we propose two major improvements to the exemplar-based image inpainting algorithm, initially formulated by Criminisi et al. [1]. First, we introduce a structure-tensor-based data-term for a better selection of pixel candidates to fill in based on priority. Then, we propose a new lookup heuristic in order to locate the best source patches to copy/paste to these targeted points. These two contributions clearly make the inpainting algorithm reconstruct more geometrically coherent images, as well as speed up the process drastically. We illustrate the great performances of our approach compared to existing state-of-the-art methods.
机译：在本文中，我们提出了对基于示例的图像修复算法的两项主要改进，该算法最初由Criminisi等人提出。 [1]。首先，我们引入基于结构张量的数据项，以便根据优先级更好地选择要填充的像素候选。然后，我们提出了一种新的查找试探法，以便找到最佳的源补丁以将其复制/粘贴到这些目标点。这两个贡献显然使修复算法可以重建几何上更连贯的图像，并极大地加快了处理速度。与现有的最新方法相比，我们说明了我们的方法的出色性能。

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