电子学报

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基于样本和线性结构信息的大范围图像修复算法

吴晓军1,2, 李功清1   

  1. 1. 哈尔滨工业大学深圳研究生院机电工程与自动化学院, 广东深圳 518055;
    2. 深圳先进运动控制技术与现代自动化装备重点实验室, 广东深圳 518055
  • 收稿日期:2011-04-15 修回日期:2012-02-16 出版日期:2012-08-25 发布日期:2012-08-25
  • 作者简介:吴晓军 男,1975年生于甘肃张掖.哈尔滨工业大学深圳研究生院副教授.研究方向为基于图像的三维建模、三维重建、机器视觉、CAD技术等. E-mail:wuxj@hitsz.edu.cn李功清 男,1981年生.硕士研究生,研究计算机视觉,图像处理.
  • 基金资助:

    国家自然科学基金(No.50805031);深圳市科技计划项目(No.JC201005260161A);深圳市三大产业专项资金(No.JC201104210015A);深圳南山科技计划项目(No.201002)

Large Scale Image Inpainting Based on Exemplar and Structure Information

WU Xiao-jun1,2, LI Gong-qing1   

  1. 1. School of Mechanical Engineering and Automation, Harbing Institute of Technology.Shenzhen Graduate School, Shenzhen, Guangdong 518055, China;
    2. Shenzhen Key Lab for Advanced Motion Control and Modem Automation Equiprnents, Shenzhen, Guangdong 518055, China
  • Received:2011-04-15 Revised:2012-02-16 Online:2012-08-25 Published:2012-08-25

摘要: 基于纹理的图像修复算法对于修复破损区域比较大的图像效果较好,但该算法对于含有结构信息的图像修复效果很差.通过新的优先项的计算、平均值补偿及增加惩罚项提高传统的基于样本的图像修复算法的修复效果,结合图像中常出现的直线和曲线结构特征,提出了基于样本和结构信息的大范围图像修复算法.实验表明,该算法易于实现,修复结果能达到令人满意的效果,具有较高的实用价值.

关键词: 图像修复, 纹理, 样本, 结构信息

Abstract: Image inpainting algorithms prefer to use the texture-based method to inpaint large scale missing regions,but the result is undesirable when the image contains structural information.Through introducing new priority value,mean value complement and penalty term in the traditional exemplar based inpainting method to improve the performance of it.After combining the linear and curve structural features,we propose an exemplar and structure based inpainting algorithm for large scale missing regions in this paper.The new algorithm is easy to implement and the inpainted experimental results compared with some inpainting algorithms are plausible.

Key words: image inpainting, texture, exemplar based method, structural information

中图分类号: