compute_confidence_data

在Criminisi图像修复算法中，compute_confidence_data函数用于计算每个待修复像素的置信度和数据项，这两个值将用于后续的最优像素选择。

具体来说，compute_confidence_data函数需要计算以下两个值：

1. 置信度(confidence)：表示该像素的可靠性程度，即该像素周围的相邻像素对于该像素的贡献程度。

2. 数据项(data)：表示该像素的颜色信息与周围已知像素颜色信息之间的差异程度。

下面是一个示例的compute_confidence_data函数实现：

function [confidence, data] = compute_confidence_data(img, mask, i, j)
    % 计算置信度
    confidence = 1 - bwdist(mask); % 该像素周围相邻像素对于该像素的贡献程度
    
    % 计算数据项
    patch = img(i-1:i+1, j-1:j+1, :);
    patch_mask = mask(i-1:i+1, j-1:j+1);
    patch = reshape(patch, [], 3);
    patch_mask = reshape(patch_mask, [], 1);
    known_idx = find(patch_mask == 0); % 已知像素的索引
    unknown_idx = find(patch_mask == 1); % 待修复像素的索引
    data = zeros(size(patch, 1), 1);
    for k = 1:length(unknown_idx)
        pixel_idx = unknown_idx(k);
        pixel_color = patch(pixel_idx, :);
        % 找到与待修复像素相邻的已知像素
        neighbor_idx = find_neighbors(pixel_idx, known_idx, size(patch, 1));
        % 计算颜色信息之间的差异程度
        diff = bsxfun(@minus, pixel_color, patch(neighbor_idx, :));
        diff = sqrt(sum(diff .^ 2, 2));
        % 取差异程度的平均值作为数据项
        data(pixel_idx) = mean(diff);
    end
end

在该函数中，bwdist函数用于计算待修复像素周围相邻像素对于该像素的贡献程度，而find_neighbors函数用于找到与待修复像素相邻的已知像素。计算数据项时，需要将3通道图像转换为1通道，然后找到与待修复像素相邻的已知像素，计算颜色信息之间的差异程度，最后取平均值作为数据项。

需要注意的是，compute_confidence_data函数仅用于计算待修复像素的置信度和数据项，最终的最优像素选择和图像修复需要在后续的代码中进行实现。