改进Criminisi算法提升图像修复效果与速度

本文档深入探讨了"基于改进Criminisi算法的图像修复"这一主题，发表于2014年的工程技术领域论文。在当时，图像处理技术快速发展，尤其在生物医学、工业生产和遥感测绘等领域扮演着关键角色。然而，图像采集过程中不可避免地会出现信息丢失，导致图像质量下降，这就催生了图像修复技术的研究需求。 传统的图像修复方法主要分为两类：非纹理修复和纹理修复。非纹理修复依赖于周边信息，适用于小区域修复，但处理大区域时效果不理想。例如，基于高阶偏微分和整体变分模型的方法虽能修复结构信息，但对于纹理丰富的图像修复效果有限。Criminisi算法作为一种经典的纹理修复方法，它通过寻找并复制图像中最匹配的纹理块来修复，尽管能提供良好的修复效果，但在实际应用中却存在马赛克效应和纹理混乱的问题。 针对Criminisi算法的不足，作者李爱菊和钮文良提出了改进版的Criminisi算法。他们着重改进了优先权计算方式，优化了最优待修复块的选择，旨在提高匹配块搜索策略的有效性。同时，他们引入了新的置信值更新机制，以提升修复效果的自然性和连贯性。通过实验对比，改进后的算法不仅在修复质量上超越了原始Criminisi算法，而且显著降低了修复时间，实现了修复效率和修复质量的双重提升。 这篇论文的主要贡献在于提出了一种有效解决图像修复问题的新方法，针对Criminisi算法的缺陷进行了针对性的优化，为图像处理领域的纹理修复技术提供了有价值的改进方案。这对于提高图像处理的实用性和可靠性具有重要意义。通过对比实验和分析，该研究成果展示了在复杂场景下，改进Criminisi算法在图像修复任务中的优越性能，为后续相关研究奠定了坚实的基础。