一种基于结构差异与待修复边缘结构系数的优先权算法及图像修复方法技术

本发明专利技术公开了一种基于结构差异与待修复边缘结构系数的优先权算法及图像修复方法，算法步骤包括：读取破损的图像，并标记待修复区域；提取目标区域内所有已知像素点信息；根据提取的已知像素点信息构建结构差异矩阵；在目标区域内提取一定大小的以待修复区域边界上任意待修复点p为中心的窗口区域，计算待修复点p的边缘结构系数T(p)、标准差参数Sp(p)以及置信度参数C(p)；按照公式P(p)＝T(p)·C(p)·Sp(p)计算此待修复点的优先权值P(p)；遍历待修复区域边界上所有待修复点，修复以优先权值最大的待修复点为中心的窗口区域，并更新待修复区域边界；重复上述步骤，直至待修复区域修复完全。本发明专利技术根据各目标区域的差异大小，得到稳定的优先权值，大大降低了优先权的计算时间。

【技术实现步骤摘要】
一种基于结构差异与待修复边缘结构系数的优先权算法及图像修复方法
本专利技术涉及图像处理
，具体说涉及一种基于结构差异与待修复边缘结构系数的优先权算法及图像修复方法。
技术介绍
图像修复是一门古老的艺术，起源于欧洲文艺复兴时期，通常指恢复图像中丢失或者破损的像素或者区域。人们对不连续的边界非常敏感，而丢失区域一般包括结构、纹理和平滑，结构连贯更接近真实的视觉效果，因此研究者将这三层分开，而恢复结构层是其中比较重要的部分。修复顺序的选择对修复结果的影响很大，一般具有结构型的块是应该被首先修复的。Criminisi利用局部边界的等照度线方向和单位法线方向定义块的填充次序，得到优先填充的样本块后，利用全局搜索方式在已知区域中寻找最佳匹配块，并通过最佳匹配块填充待修复样本块。还有一些方法利用待修复区域边界点为中心选取图像块，再用所选取块与邻域块的差异大小计算相似性权重，运用所有已知邻域块的相似性权重构建结构稀疏度，用结构稀疏度计算填充顺序。修复块构建是将多个匹配块的稀疏表示作为填充信息,提高了修复图像的质量。此外，还可在图像的已知区域计算相似块，并计算块补偿，大多数的图像有着相似的补偿，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于结构差异与待修复边缘结构系数的优先权算法，其特征在于，其步骤包括：S1读取破损的图像，并标记待修复区域；S2提取包含待修复区域边界在内，且大小一定的目标区域，并提取目标区域内所有已知像素点信息；S3根据提取的已知像素点信息构建结构差异矩阵；S4计算待修复区域边界待修复点p的边缘结构系数T(p)；S5计算待修复点p在以其为中心的窗口区域内的标准差参数Sp(p)以及置信度参数C(p)；S6根据边缘结构系数、待修复点标准差参数和待修复点置信度参数计算此待修复点的优先权值P(p)，计算公式为P(p)＝T(p)·C(p)·Sp(p)；S7重复步骤S5‑S6，直至遍历待修复区域边界上所有待修复点，...

【技术特征摘要】
1.一种基于结构差异与待修复边缘结构系数的优先权算法，其特征在于，其步骤包括：S1读取破损的图像，并标记待修复区域；S2提取包含待修复区域边界在内，且大小一定的目标区域，并提取目标区域内所有已知像素点信息；S3根据提取的已知像素点信息构建结构差异矩阵；S4计算待修复区域边界待修复点p的边缘结构系数T(p)；S5计算待修复点p在以其为中心的窗口区域内的标准差参数Sp(p)以及置信度参数C(p)；S6根据边缘结构系数、待修复点标准差参数和待修复点置信度参数计算此待修复点的优先权值P(p)，计算公式为P(p)＝T(p)·C(p)·Sp(p)；S7重复步骤S5-S6，直至遍历待修复区域边界上所有待修复点，得到相应的优先权集合；S8修复以优先权值最大的待修复点为中心的窗口区域，并更新待修复区域边界和结构差异矩阵；S9重复步骤S4-S8，直至待修复区域修复完全。2.根据权利要求1所述的基于结构差异与待修复边缘结构系数的优先权算法，其特征在于，所述步骤S3构建结构差异矩阵的步骤包括：S31在R、B、G三个颜色通道上将破损图像相应分为三层，分别提取目标区域内各已知像素点的像素值；S32分别计算目标区域内各层像素值标准差Sm(i,j)，计算公式如下：其中，Pm(i,j)为目标区域图像第m层，第i行，第j列点像素值，n是目标区域图像内已知像素点的个数，E(i,j)为第m层对应位置的像素期望，即：S33综合目标区域图像各层像素值标准差，计算得到结构差异矩阵对应各像素点位置的值S(i,...

【专利技术属性】
技术研发人员：王演，黄旭东，史晓非，于丽丽，祖成玉，巴海木，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21