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  1. 基于信息熵和梯度因子的改进Criminisi图像修复方法

  2. 针对传统Criminisi算法中优先权值很快趋于零,且修复时间较长等缺点,提出一种改进的基于信息熵和梯度因子的图像修复算法。首先,将图像信息熵与梯度因子拟合为权重因子,采用优化优先权的计算方式找到最优修复块;其次,利用可度量像素块复杂度的信息熵对匹配块的搜索区域进行调整,建立搜索区域的动态法则;然后,借助于梯度因子建立匹配块模板尺寸的自适应模型,完善最优匹配块搜索策略;最后,引入序贯相似性检测算法从源区域中选取最优匹配块,实现图像的修复。实验结果表明,与传统Criminisi算法相比,所提算法无
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_38705558