样本块重建inpainting算法

资 源 简 介

样本块重建inpainting算法

详 情 说 明

图像修复中的Criminisi算法是一种经典的基于样本块重建的inpainting技术，主要用于恢复图像中缺失或损坏区域的内容。该算法的核心思想是通过智能化的修复顺序和精确的块匹配策略来实现高质量的图像复原。

算法工作流程主要分为三个关键步骤：首先确定待修复区域的边界点优先级，然后在已知区域寻找最佳匹配块，最后完成信息填充并更新修复状态。这种自顶向下的修复方式与传统逐像素填充方法相比，能够更好地保持图像结构和纹理的连续性。

算法最具创新性的部分是其提出的优先权计算机制。该机制综合考虑了目标点的结构信息和置信度因素，确保图像中的重要结构特征（如边缘）能够优先被修复。这种策略有效避免了传统方法中常见的模糊和结构断裂问题。

在块匹配阶段，算法在已知区域搜索与待修复块最相似的样本。通过引入SSD(Sum of Squared Differences)等相似度度量标准，确保复制的内容在视觉上自然连贯。匹配过程虽然计算量较大，但能显著提升修复质量。

整个修复过程是迭代进行的，随着修复的推进，待修复区域逐渐缩小，直至完全消失。这种渐进式的修复方式使算法能够根据已修复内容动态调整后续修复策略，实现自适应的图像复原效果。