基于蝙蝠算法的Criminisi圖像修復(fù)方法
【專利摘要】一種基于蝙蝠算法的Criminisi圖像修復(fù)方法，包括計算待修復(fù)圖像的待修復(fù)區(qū)域邊緣各像素點的優(yōu)先權(quán)，選取優(yōu)先權(quán)最大的像素點為優(yōu)先修復(fù)的像素點，在待修復(fù)圖像的完好區(qū)域進行最佳匹配塊的搜索與填充，搜索根據(jù)匹配原則采用蝙蝠算法進行；更新待修復(fù)區(qū)域邊緣，返回進行重復(fù)循環(huán)操作，直至待修復(fù)區(qū)域修復(fù)完成，得到圖像修復(fù)結(jié)果。本發(fā)明適用圖像修復(fù)的范圍很廣，對于不同側(cè)重點的待修復(fù)圖像在保證修復(fù)質(zhì)量的前提下，提高修復(fù)速度，降低時耗，滿足人的視覺需求。因此，本發(fā)明對Criminisi圖像修復(fù)算法具有重要的實際意義。
【專利說明】基于蝙蝠算法的Criminisi圖像修復(fù)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像復(fù)原領(lǐng)域,特別是涉及到Criminisi圖像修復(fù)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，圖像修復(fù)是計算機視覺的一個研究熱點，廣泛應(yīng)用于圖像和視頻的修復(fù)、冗余目標(biāo)的移除、圖像壓縮、影視特技制作等眾多領(lǐng)域。其本質(zhì)就是用待修復(fù)圖像中存在的信息來恢復(fù)缺失的信息，使圖像修復(fù)整體效果滿足人的視覺需求。
[0003]針對圖像修復(fù)目前有兩大技術(shù):基于偏微分方程的圖像修復(fù)技術(shù)和基于紋理合成的圖像修復(fù)技術(shù)。兩種修復(fù)方法的選擇根據(jù)修復(fù)區(qū)域的大小來確定，前者核心思想是基于物理學(xué)中的熱流偏微分方程，從而使圖像中破損區(qū)域的周邊信息擴散到破損區(qū)域的內(nèi)部，達到圖像修復(fù)的目的，代表的方法有BSCB模型算法和TV模型算法等，適用于小面積圖像修復(fù)；后者核心思想是基于紋理的小樣本，其以受損邊緣上的一個像素點為中心，用圖像中現(xiàn)存的像素塊進行匹配，來填充信息受損的區(qū)域，達到圖像修復(fù)的目的，適用大面積圖像修復(fù)。
[0004]Criminisi圖像修復(fù)算法是基于紋理的圖像修復(fù)法的代表，由Criminisi等人于2004年提出的，其修復(fù)過程為:優(yōu)先權(quán)計算、最佳匹配塊搜索與填充、更新置信度。但是Criminisi圖像修復(fù)算法中的優(yōu)先權(quán)priority (p)計算和最佳匹配塊的搜索與填充存在自身缺陷，即:置信度會隨著修補次數(shù)的增加使得其中原圖的信息減少，會有數(shù)量級的差別的出現(xiàn)影響優(yōu)先權(quán)，數(shù)據(jù)項中會出現(xiàn)垂直的現(xiàn)象，造成優(yōu)先級為零，置信度的大小對優(yōu)先權(quán)就會沒有意義和最佳匹配模塊不止一個，系統(tǒng)會隨機的選取等。因此近十年來，有了許多的不同側(cè)重點的優(yōu)先權(quán)和最佳匹配塊的搜索與填充的改進:在2012年傳感技術(shù)學(xué)報第25卷第3期中的《基于可變大小模板的改進圖像修復(fù)算法》一文中，在保持Criminisi基本算法框架不變的基礎(chǔ)上，設(shè)計了基于可變大小模板的塊匹配程序以使模板搜索更準(zhǔn)確靈活且對信度更新方式進行了修正，并結(jié)合局部搜索以提高算法的綜合性能；在2011年數(shù)據(jù)采集與處理第26卷第6期中的《一種基于樣本塊的快速圖像修復(fù)算法》一文中，引入新的度量函數(shù)更新置信度，使優(yōu)先級的計算更加準(zhǔn)確、待匹配塊的再篩選策略降低了選擇最佳匹配塊的隨機性、已修復(fù)樣本塊鄰域檢測避免了全局范圍內(nèi)尋找破損邊緣。該方法取得了較好的修復(fù)效果，同時提高了算法的效率；在2012年計算機應(yīng)用與軟件第29卷第9期中的《一種改進的Criminisi圖像修復(fù)算法》一文中，引入曲率來決定目標(biāo)塊的填充次序和最佳匹配塊的選擇，并改進優(yōu)先權(quán)為各項加權(quán)和，通過改變權(quán)值可以得到更好的修復(fù)效果，同時避免了由于置信度迅速衰減帶來的錯誤填充次序，取得了令人滿意的修復(fù)效果。綜上，改進算法的側(cè)重點是優(yōu)先權(quán)計算的可靠性以及最佳匹配模板的搜索方法，以修復(fù)質(zhì)量為重心。本文在保證優(yōu)先權(quán)決定項不變的前提下改進其計算公式，提升其可信度；蝙蝠算法能很好地將全局搜索和局部搜索高效的融合，其搜索速度快，精度高，引入到Criminisi算法中的最佳匹配塊搜索與填充。本專利算法保證修復(fù)質(zhì)量前提下提高修復(fù)效率。
【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于，保證修復(fù)質(zhì)量的基礎(chǔ)上，提高修復(fù)的速度。
[0006]本發(fā)明提供的技術(shù)方案是一種基于蝙蝠算法的Criminisi圖像修復(fù)方法，包括以下步驟，步驟1，計算待修復(fù)圖像的待修復(fù)區(qū)域邊緣各像素點的優(yōu)先權(quán)如下，選取優(yōu)先權(quán)最大的像素點為優(yōu)先修復(fù)的像素點，
[0007]priority (P) = C(p) XD(p)
[0008]其中，priority (p)為邊緣像素點P的優(yōu)先權(quán)，C(p)為置信度，D(p)為數(shù)據(jù)項；
[0009]步驟2，針對步驟I所得優(yōu)先修復(fù)的像素點，在待修復(fù)圖像的完好區(qū)域進行最佳匹配塊的搜索與填充，搜索根據(jù)SSD匹配原則采用蝙蝠算法進行，所述SSD匹配原則如下，
[0010]
【權(quán)利要求】
1.一種基于蝙蝠算法的Criminisi圖像修復(fù)方法,其特征在于,包括以下步驟， 步驟1，計算待修復(fù)圖像的待修復(fù)區(qū)域邊緣各像素點的優(yōu)先權(quán)如下，選取優(yōu)先權(quán)最大的像素點為優(yōu)先修復(fù)的像素點，priority (P) = C(p) XD(p) 其中，priority (p)為邊緣像素點P的優(yōu)先權(quán)，C(p)為置信度，D(p)為數(shù)據(jù)項； 步驟2，針對步驟I所得優(yōu)先修復(fù)的像素點，在待修復(fù)圖像的完好區(qū)域進行最佳匹配塊的搜索與填充，搜索根據(jù)SSD匹配原則采用蝙蝠算法進行，所述SSD匹配原則如下，
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于蝙蝠算法的Criminisi圖像修復(fù)方法,其特征在于:步驟I中，
【文檔編號】G06T5/00GK103955906SQ201410215761
【公開日】2014年7月30日 申請日期:2014年5月21日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月21日
【發(fā)明者】吳謹(jǐn), 李尊, 袁金樓, 吳秋紅, 劉俊君 申請人:武漢科技大學(xué)