图像修复Criminisi算法

资 源 简 介

图像修复Criminisi算法

详 情 说 明

图像修复技术中，Criminisi算法是一种基于样本块的经典纹理合成方法。该算法通过智能采样源区域纹理信息，有效填补图像中的缺失区域，适用于灰度图和彩色图的修复场景。

算法核心采用等照度线驱动的采样机制，整个流程可分为三个关键阶段：

区域初始化阶段 用户首先需要标记待修复的目标区域Ω，算法自动将图像划分为源区域Φ（有效像素区）和目标区域。模板窗口尺寸通常设置为9x9像素，这个尺寸需要根据图像纹理特征进行调整，必须大于最大纹理单元才能保证合成效果。

优先级计算阶段 算法为每个边界像素块动态计算优先权值，这个值由置信度项和数据项共同决定。置信度反映已填充区域的可靠性，数据项则包含等照度线信息，确保结构连续性。独特的优先级机制使算法能自动识别应该优先修复的结构边缘区域。

纹理合成阶段 对最高优先级的块，在源区域搜索最佳匹配样本进行填充。每次成功填充后，系统会更新边界信息和置信度值。置信度采用传播机制，新填充像素继承邻域置信度的平均值，但原始源区域像素始终保持最高置信度。

该算法通过C语言实现获得了显著的性能提升，特别是在模板匹配和优先级计算等核心模块。测试表明算法能有效处理各种尺寸的缺损区域，对于包含复杂纹理和明显结构特征的图像表现尤为出色。用户只需准备待修复图像和掩膜，无需调整复杂参数即可获得理想修复效果。