图像修复Criminisi算法

资 源 简 介

应用背景 基于样本块的纹理合成图像修复算法，经典算法Criminisi算法，能够修复灰度图像也能修复彩色图像，结合了C语言编程提高了代码的运行速度，附带测试图像，代码绝对没有问题，直接运行就可以用。 关键技术 Criminisi算法的核心是一种等照度线驱动的图像采样过程。 首先，给定一幅输入图像，用户选定一个目标区域Ω，Ω将被移除并且填充。定义源区域Φ为整幅图像I减去目标区域，即Φ=I-Ω，源区域用来提供匹配块。接着，设置模板窗口的大小，默认大小为9*9，但在实际操作中需要比图像的最大纹理元稍大。一旦

详 情 说 明

应用背景

本文介绍一种基于样本块的纹理合成图像修复算法，该算法基于经典算法Criminisi算法，能够修复灰度图像和彩色图像。本文结合C语言编程以提高代码的运行速度，并附带测试图像，代码经过多次测试，保证运行时无任何问题。

关键技术

Criminisi算法的核心是一种等照度线驱动的图像采样过程。具体而言，该算法的实现步骤如下：

1. 给定一幅输入图像，用户选定一个目标区域Ω，Ω将被移除并且填充。

2. 定义源区域Φ为整幅图像I减去目标区域，即Φ=I-Ω，源区域用来提供匹配块。

3. 设置模板窗口的大小，默认大小为9*9，但在实际操作中需要比图像的最大纹理元稍大。

4. 一旦这些参数确定了，区域填充就可以自动进行了。在Criminisi算法中，每一个像素点都有一个颜色值（如果某处没有像素则为空）和一个置信度值。置信度反映了像素值的可信度，一旦某个像素被填充其置信度值就不能再改变。

5. 在算法进行的过程中，位于填充前沿的样本块会被赋予一个临时的优先权值。优先权决定了填充顺序。

通过使用本算法，可以在修复图像时更加精细地保留图像的纹理信息，从而得到更加真实、自然的修复结果。同时，本文的代码结合了C语言编程，使得算法的运行效率更高，可以更好地应用于实际的图像修复任务中。