图像修复中基于一幅图像的改进的Criminisi方法

资 源 简 介

图像修复中基于一幅图像的改进的Criminisi方法

详 情 说 明

图像修复是计算机视觉中一个重要研究方向，主要用于修复图像中缺失或损坏的区域。传统Criminisi算法作为经典方法，通过结合纹理合成和样本块匹配来实现修复效果，但在处理大面积破损区域时存在计算复杂度高、修复效率低的问题。

针对传统方法的不足，改进的Criminisi算法主要从三个方面进行了优化：首先是对优先级计算进行了简化，通过调整置信度和数据项的权重比例，减少了不必要的计算开销；其次是改进了样本块匹配策略，在搜索相似块时采用更高效的匹配准则，显著降低了时间复杂度；最后是优化了填充顺序，使得算法能够更快地识别出图像中的结构信息进行优先修复。

这种改进方法在保持较好修复质量的同时，算法执行效率得到了明显提升。实验表明，改进后的算法在处理复杂纹理和结构信息时，既能保持边缘连续性和纹理一致性，又能将处理速度提高到适用于实际应用的水平。该方法特别适用于文物数字化修复、老照片复原等对时间效率要求较高的场景。