原始的criminisi灰度图像修复算法

资 源 简 介

原始的criminisi灰度图像修复算法

详 情 说 明

Criminisi算法是一种经典的基于样例的图像修复技术，特别适合处理灰度图像的缺失区域修复。该算法通过结合结构传播和纹理合成的思想，能够有效地重建图像中缺失的像素内容。

算法核心分为三个关键步骤：

首先计算待修复区域边缘块的优先权值，这个值由置信度项和数据项共同决定。置信度反映已知信息对当前块的支撑程度，数据项则衡量等照度线的强度，确保结构信息优先传播。

然后选择优先权最高的破损块作为当前待修复块，并在已知区域搜索与之最匹配的样本块。匹配过程通常采用归一化平方差等相似性度量方法。

最后将最佳匹配块的内容填充到待修复区域，同时更新破损区域边缘和置信度值。这种迭代过程持续进行，直到所有缺失像素被修复完毕。

实验图片通常能清晰展示算法如何逐步从外向内填充缺失区域，尤其擅长修复具有线性结构和规则纹理的灰度图像。不过该算法对优先权计算非常敏感，过度依赖等照度线可能导致错误传播。