劉永++朱元培++李尊

摘要：待修復(fù)區(qū)域的標(biāo)記、優(yōu)先權(quán)、最佳匹配模塊的搜索及填充和更新置信度是影響Criminisi修復(fù)算法的主要的因素。本文采用控制變量的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)表明：在合理的基礎(chǔ)上標(biāo)記待修復(fù)區(qū)域，能提高圖像的修復(fù)質(zhì)量，為Criminisi圖像修復(fù)算法的改進(jìn)提供理論支持。

關(guān)鍵詞：Criminisi圖像修復(fù)算法；修復(fù)區(qū)域標(biāo)記；優(yōu)先權(quán)；最佳匹配模塊

中圖分類號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2017）03-0161-03

1 引言

圖像修復(fù)技術(shù)是利用圖像原有的信息，完成殘缺圖像的修復(fù)[1]。

2004年Criminisi等人使用紋理信息修復(fù)的同時(shí)，加入結(jié)構(gòu)信息，取得了不錯(cuò)的效果，并將這種方法稱為Criminisi算法[2]。

本文針對(duì)Criminisi圖像修復(fù)算法各個(gè)步驟進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，探究影響修復(fù)效果的因素，為Criminisi算法的改進(jìn)提供理論的支持。

2 Criminisi圖像修復(fù)算法

（見圖1）其中：為圖片殘缺部分；為圖片殘缺部分的界線；為圖片完整部分。

Criminisi算法根據(jù)優(yōu)先權(quán)公式確定需要修復(fù)的區(qū)域，并根據(jù)一定的匹配原則在整個(gè)圖片進(jìn)行搜索并填充，直至修復(fù)完成。

Criminisi算法根據(jù)下列公式，確定目標(biāo)塊的優(yōu)先權(quán)，并根據(jù)式（4）選取最佳匹配模塊進(jìn)行修復(fù)。

（1）

（2）

（3）

其中，為置信度；為數(shù)據(jù)項(xiàng)。

（4）

3 Criminisi算法的分析

3.1 待修復(fù)區(qū)域的標(biāo)記

使用白色作為標(biāo)記色，并數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的腐蝕與膨脹[3]的原則，對(duì)需要修復(fù)的區(qū)域進(jìn)行標(biāo)識(shí)，能夠避免人工標(biāo)記對(duì)待修復(fù)區(qū)域的結(jié)構(gòu)信息和紋理信息的破壞，減少錯(cuò)誤信息的累積，改善修復(fù)結(jié)果。

3.2 優(yōu)先權(quán)的改進(jìn)

Criminisi修復(fù)算法中，優(yōu)先權(quán)的計(jì)算決定目標(biāo)修補(bǔ)順序。

文獻(xiàn)[4]中，利用加權(quán)的形式，修復(fù)質(zhì)量有所提升；文獻(xiàn)[5]中，利用曲率的變化確定目標(biāo)塊的填充次序。

3.3 匹配模塊搜索與填充

模板大小是匹配模板搜索與填充存在關(guān)鍵的因素。模板選的相對(duì)較大，可以縮短修復(fù)時(shí)間，但是極易出圖像脫節(jié)的現(xiàn)象；模板選的相對(duì)較小，能很好的處理邊緣結(jié)構(gòu)信息，但可能失去整體紋理的視覺效果，且計(jì)算機(jī)內(nèi)耗較大。

文獻(xiàn)[6]中，使用了對(duì)匹配塊進(jìn)行再篩選的方法，提升了圖像的修復(fù)水平；文獻(xiàn)[7]采用測(cè)量像素點(diǎn)間的空間距離的原則，并結(jié)合全局搜索。

4 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

圖2是待修復(fù)圖像。峰值信噪比能夠客觀的評(píng)價(jià)畫質(zhì)，能判斷修復(fù)結(jié)果的好壞。

實(shí)驗(yàn)1區(qū)別是否采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)進(jìn)行預(yù)處理的對(duì)比試驗(yàn)，圖3與表1是實(shí)驗(yàn)結(jié)果。經(jīng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理的不和諧像素塊較少，效果更好。

實(shí)驗(yàn)2是優(yōu)先權(quán)的對(duì)比試驗(yàn)，圖4與表2是實(shí)驗(yàn)結(jié)果。經(jīng)過改進(jìn)的算法效果更好，但從客觀數(shù)據(jù)來看改進(jìn)的優(yōu)先權(quán)能改進(jìn)圖像的修復(fù)質(zhì)量，提升視覺效果。

實(shí)驗(yàn)3是不同模板大小的對(duì)比試驗(yàn)，圖5與表3是實(shí)驗(yàn)結(jié)果。模板的效果最差，次之。因此選擇合適的模板大小同樣也可提高修復(fù)效果。

實(shí)驗(yàn)4是不同匹配原則的對(duì)比試驗(yàn)，圖6與表4是實(shí)驗(yàn)結(jié)果。其中（c）的圖像無明顯修復(fù)痕跡。因此改進(jìn)的匹配原則提升了修復(fù)的效果，（c）的提升最為理想。

5 結(jié)語

本文在研究Criminisi圖像修復(fù)算法及其改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上，對(duì)其修復(fù)影響因素進(jìn)行研究。待修復(fù)區(qū)域的標(biāo)記、優(yōu)先權(quán)、匹配模板的大小和匹配原則對(duì)Criminisi算法都有影響。

參考文獻(xiàn)

[1]Bertalmio M，Sapiro G， Caselles V et al.Image inpainting [C].Proceedings of International Conference on Conputer Graphics and Interactive Techniques，John Seely Brown，USA，2000：417-424.

[2]Criminisi A，Perez P， Toyama K. Region filling and object removal by exemplar based inpainting[J].IEEE Trans. Image Process，2004，13（9）：1200-1212.

[3]任獲榮.數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)及其應(yīng)用[D].西安：西安電子科技大學(xué)，2004.

[4]郭勇，王梅.基于改進(jìn)樣本塊的數(shù)字圖像修復(fù)算法研究[J].軟件導(dǎo)刊，2013，12（10）：156-158.

[5]常晨，尹立新，方寶龍.一種改進(jìn)的Criminisi圖像修復(fù)算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2012，29（9）：238-267.

[6]胡文瑾，王維蘭，劉仲民.一種基于樣本塊的快速圖像修復(fù)算法[J].數(shù)據(jù)采集與處理，2011，26（6）：626-630.

[7]潘姣君，謝伙生.結(jié)合灰度共生矩陣和熵的圖像修復(fù)算法[J].圖形、圖像與多媒體，2012，31（21）：44-49.