基于匹配调节法则和梯度约束模型的图像修复算法

吴银芳; 朱森诚

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基于匹配调节法则和梯度约束模型的图像修复算法

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摘要

目的针对当前较多图像修复算法难以根据不同纹理结构来自适应调整修复块的尺寸,导致修复结果中存在不连续效应和模糊效应等不足,提出一种结合匹配调节法则和梯度约束模型的图像修复算法。方法首先,利用平滑因子对置信度项进行约束,构造优先级判定模型,对待修复块的优先级进行度量,确定优先修复块。随后,通过SSD模型度量样本块之间的匹配结果,并根据匹配结果制定匹配调节法则,使得样本块能根据匹配度自适应调节其大小,以提高修复质量。最后,将梯度模值块中像素点的均方距离度量结果与样本块中像素点相结合,构造梯度约束模型,用以获取最佳匹配块对待修复块进行填充修复。结果实验结果表明,与当前图像修复算法相比,该算法修复的图像具有更好的修复质量,在像素丢失率较高的情况下,仍然具有较高的相似度值。结论所提算法具备较好的修复视觉质量,可用于被大面积损坏图像的修复。

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来源
《包装工程》 |2018年第13期|239-244|共6页
作者
吴银芳; 朱森诚;
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作者单位

江苏护理职业学院;

南京医科大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像修复; 优先级判定模型; 匹配调节法则; SSD; 梯度约束模型; 平滑因子;

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