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首页> 外文期刊>Journal of information and computational science >An Image Inpainting Method Based on a Convex Variant of the Mumford-Shah Model
【24h】

An Image Inpainting Method Based on a Convex Variant of the Mumford-Shah Model

机译：基于Mumford-Shah模型凸变型的图像修复方法

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Image inpainting is the process of filling in missing parts of damaged images based on information gleaned from surrounding areas. It is a difficult problem of solving the length term with Mumford-Shah model. Therefore, an image inpainting method is proposed based on a convex variant of the Mumford-Shah model and Split-Bregman algorithm, which increases the diffusion ability of the model in the texture and the smooth regions of an image area. In addition to fill the whole area of information loss, the algorithm can also removal defect on the external information noise area. Experimental results showed that the proposed method is a more effective repair than the traditional classical method for the image text removal, scratch repair, etc.
机译：图像修补是根据从周围区域收集的信息来填充损坏的图像的缺失部分的过程。用Mumford-Shah模型求解长度项是一个难题。因此，提出了一种基于Mumford-Shah模型的凸变型和Split-Bregman算法的图像修复方法，该方法提高了模型在图像区域的纹理和平滑区域中的扩散能力。除了填充整个信息丢失区域外，该算法还可以消除外部信息噪声区域上的缺陷。实验结果表明，与传统的经典方法相比，该方法在图像文本去除，划痕修复等方面具有更好的修复效果。

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