改进Criminisi算法在航拍图像厚云修复中的应用

"基于改进Criminisi算法的航拍图像厚云修复" 本文主要探讨了在航拍图像处理中遇到的厚云遮挡问题，并提出了一种基于改进Criminisi算法的图像修复方法，旨在有效地去除图像中的厚云部分，提高图像的可读性和分析质量。Criminisi算法是图像修复领域中的一种经典方法，它基于概率理论和局部上下文信息来恢复缺失或损坏的图像区域。 传统的Criminisi算法主要依赖于优先权函数来选择下一个需要修复的像素块，而本文的改进之处在于对优先权函数进行了优化，以更精确地确定最优待修补块。这种优化减少了结构传播错误和累积误差，提高了匹配的准确性。作者还引入了像素点的亮度局部方差作为选择样本块尺寸的依据，这样可以根据图像的不同区域动态调整样本大小，使得修复过程更加适应图像的局部特性。 此外，文章提出了一种逐步细化的云检测方法，结合形态学开运算来准确地获取厚云区域的掩模。这种方法可以有效地区分云层和图像的其他部分，确保只有被厚云遮挡的区域才进行修复处理。 在实验部分，作者对比了改进后的Criminisi算法与传统Criminisi算法在模拟数据和真实航拍图像上的表现。结果显示，改进算法能够提供更自然的图像补全效果，尤其在修复厚云区域时，能显著提升图像的整体质量和视觉感受。 总结起来，该研究通过改进Criminisi算法，提出了一个针对性的航拍图像厚云去除方案。这一方法不仅增强了图像修复的精确性，还提升了修复过程的效率和自然度，对于处理航拍图像中的云遮挡问题具有重要的实际应用价值。该研究对于图像处理领域的进一步发展，特别是在环境监测、地理测绘和军事侦察等领域的航拍图像分析，提供了新的技术思路和方法。