第
45
卷第
4
期
2012
年
4
月
天津大学学报
Journal
of
Tianjin
University
Vo
1.
45
No
.4
Apr.2012
非均匀纹理图像大区域修复算法
何凯，焦青兰，孟春芝，王伟
(天津大学电子信息工程学院，天津
300072)
摘
要:为了改善实际非均匀纹理图像大区域修复效采，提出了一种改进的纹理合成算法.在传统图像修复算法优
先权系数的基础上，增加了方向性优先权系数，为纹理合成时各点的传播方向和进度提供索引;同时，针对非均匀
纹理图像渐近变化的特点，将以待修复块为中心的扇形区域作为最优匹自己决的搜索区域，以减少误匹配.仿真实验
结采表明，该方法能够有效克服传统纹理合成方法没有考虑方向性的缺点，对实际大区域非均匀纹理图像取得了较
好的修复效采.
关键词:图像修复;纹理合成;非均匀纹理;方向性优先权系数
中图分类号:
TK391
文献标志码
:A
文章编号:
0493-2
l3
7 (2012) 04-0314-05
Non-Regular Texture Image Completion Algorithm in
Large
Region
HE
Kai
,
JIAO
Qing-lan
,
MENG
Chun-zhi
,
WANG
Wei
(School
of
Electronic Information
Engineeri
吨，
Ti
叫
in
University, Tianjin 300072, China)
Abstract:
In order to improve the completion effect
of
actual non-regular texture images in large region, an im-
proved texture synthesis algorithm was proposed. Based on the traditional priority coefficient
, the completion algo-
rithm was improved
by
adding a directional priority coefficient to index the texture propagation direction and process
of
each poin
t.
Moreover, in order to reduce the mismatch, the patch-centered sector was taken as the searching scope
for the best matching sample
, taking into account the gradual changing characteristic
of
non-regular texture images.
The results
of
the simulation experiment show that the algorithm can effectively overcome the directional problem,
which was not covered
by
traditional texture synthesis methods, and get perfect completion effect on actual non-
regular texture images in large region.
Keywords: image completion; texture synthesis; non-regular texture; directional priority coefficient
图像修复是图像处理领域中的重要研究问题之
一，也是计算机图形学以及计算机视觉等众多领域的
研究热点目前，小区域图像修复问题(如附加文字、
划痕去除等)已经基本解决，当前的研究热点主要集
中在大区域图像的修复研究.鉴于基于偏微分方程
(partial
differential
equation
,
PDE)
的修复方法具有容
易产生模糊的缺点
[l-21
，基于纹理合成的图像修复技
术以其相对理想的修复效果，成为当前大区域图像修
复的主流.
2003
年，
Drori
等
[3]
首先提出了基于块的图像修
复算法，按照置信度的高低将图像分为
3
个部分，对
不同置信度的区域采取不同的修复算法.在此基础
收稿日期:
2010-01-28;
修回日期:
2011-03-3
1.
基金项目:国家自然科学基金资助项目
(61002030)
.
作者简介:何凯(
1972
一
)
，男，博士，副教授.
通讯作者:何凯，
hekai626@163.com.
上，
Criminisi
等
[4]
提出了在优先级基础上的基于样本
块的图像修复算法，通过计算构造的优先权函数来确
定填充最匹配样本块的顺序，由于该算法可以同时兼
顾纹理信息和较为简单的结构信息，保持了纹理的自
然过渡和主要结构的连贯性，取得了较好的处理效
果，可用于大面积信息缺损区域的修复，代表了当前
图像修复算法的主流方向.
2005
年，
Xue
等
[5]
提出了
基于颜色比梯度的修复方法，对最优纹理块的匹配准
则进行了调整.随后，
Kuo
等
[6]
提出了一种基于梯度
分析的自适应修复算法，在一定程度上避免了图像的
模糊化效应.同年，
Wong
和
Orchard
[7]将非局部均值
的概念引人到图像修复技术中，利用多样本的非局部
资源评论
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