criminisi自适应样本块大小matlab
时间: 2023-09-06 13:13:06 浏览: 47
Criminisi等人提出的自适应样本块大小算法可以用MATLAB实现,具体步骤如下:
1. 加载图像并将其转换为灰度图像。
2. 初始化掩模(mask)和填充图(fillImg)。
3. 在掩模中选择第一个未标记的像素p。
4. 计算p周围的样本块大小n(可以根据需要选择不同的n值)。
5. 从p周围的n×n像素块中选择最相似的块,并将其复制到填充图上。
6. 更新掩模和填充图,标记已填充的像素。
7. 重复步骤3-6,直到所有像素都被填充。
以下是MATLAB代码示例:
```matlab
% 加载图像并将其转换为灰度图像
img = imread('input.png');
grayImg = rgb2gray(img);
% 初始化掩模和填充图
mask = zeros(size(grayImg));
fillImg = grayImg;
% 设置样本块大小
n = 9;
% 循环处理未标记的像素
while any(mask(:) == 0)
% 选择下一个未标记的像素
[row, col] = find(mask == 0, 1);
% 计算样本块大小
r1 = max(1, row - n);
r2 = min(size(grayImg, 1), row + n);
c1 = max(1, col - n);
c2 = min(size(grayImg, 2), col + n);
% 选择最相似的块
patch = fillImg(r1:r2, c1:c2);
targetPatch = grayImg(row-n:row+n, col-n:col+n);
ssd = sum(sum((patch - targetPatch).^2));
[minRow, minCol] = find(ssd == min(ssd(:)));
minRow = minRow(1) + r1 - 1;
minCol = minCol(1) + c1 - 1;
% 将最相似的块复制到填充图上
fillImg(row, col) = fillImg(minRow, minCol);
% 更新掩模和填充图
mask(row, col) = 1;
end
% 显示结果图像
imshow(fillImg);
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,您可能需要根据具体需求进行修改和优化。