改進的基于樣本塊的圖像修復算法

陳瓊

摘 要：目前傳統(tǒng)的基于樣本塊的圖像修復算法容易產生錯誤的匹配紋理塊，從而造成視覺的不連續(xù)性、結構性強的圖像的修復效果差以及不同紋理區(qū)域間邊界信息處理模糊。針對這些問題，提出了一種改進的基于樣本塊的圖像修復算法。首先加入曲率因子改進優(yōu)先權計算方法，然后建立目標優(yōu)先級隊列，最后提出了基于矩陣相似度的樣本匹配策略。通過對幾個關鍵目標塊匹配策略的改變，解決了紋理邊界處理誤差大、圖像過渡不平滑等問題。

關鍵詞：圖像修復 紋理合成 匹配策略 優(yōu)先權 樣本塊

中圖分類號：TP39 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2015）06（a）-0054-02

圖像修復技術起源于歐洲文藝復興時期，早期修復對象是藝術品，該技術使珍貴文物的保存和傳承變得更加安全便捷。在當今社會這門技術的修復對象得到了很大的擴展，還包括對舊照片、老電影的修復，圖像壓縮及視頻通信中錯誤的修復、影視特技制作等。該技術的主要途徑是對圖像上信息缺損區(qū)域進行填充，目的是使圖像信息缺失的部分得到恢復，并達到讓觀察者無法辨別是否經過修復的效果。因為該技術所具備的廣泛的應用價值，所以它已經成為當前計算機圖形學和計算機視覺的一個研究熱點。

1 基于樣本塊的圖像修復算法

基于樣本塊的圖像修復算法由Criminisi等人提出，因而這種算法通常可簡稱為Criminisi算法，它的關鍵是以待修補區(qū)域的填充優(yōu)先順序為基準，根據相應算法計算修補區(qū)域邊界上所有目標塊的優(yōu)先級，按由高到低的順序填充目標塊并獲得更新。如圖1所示，給定一個圖，待修補區(qū)域（即目標區(qū)域）用表示，代表的邊界，己知的區(qū)域（也就是源區(qū)域）用表示，該區(qū)域為我們的修補區(qū)域提供了樣本。

計算過程如下：

（1）首先計算邊界上各點的優(yōu)先級，目的是得出具有最高優(yōu)先級的目標塊。

復制圖像信息后會出現(xiàn)新的填充前緣。如果邊緣上的像素點為空，則表明受損區(qū)域的填充修補工作已告結束。如不為空，則需重復上述操作，直到新填充前緣上像素點為空。

2 改進部分的修復算法描述

從公式（1）中的計算可以看出，Criminisi算法引入了修復方法中基于結構的擴散方式來對修復塊的優(yōu)先級進行定義，這對圖像結構信息有一定修復能力。但往往會出現(xiàn)結構信息與多種紋理信息并存的情況，導致數據項計算的準確度不夠，導致計算優(yōu)先級時出現(xiàn)偏差，而削弱在修復效果填充的時候對線性結構的判斷及連接能力。

2.1 新的樣本塊優(yōu)先權計算方法

2.2 新的樣本塊修補順序選取策略

在執(zhí)行前，先確定當前填充邊緣的目標塊的優(yōu)先級，將這些目標塊根據優(yōu)先級由高到低的順序壓入處理隊列。計算的過程中，要按照先后次序對以處理隊列中的點為中心的像素數據塊進行處理，如果隊列為空，則表明已經處理完畢，此時，當重新確定填充前緣目標塊優(yōu)先級，否則，取出隊首元素后判斷以隊首元素為中心的樣本塊是否有未知點，若有則繼續(xù)執(zhí)行，若無則跳過此點取下一個點執(zhí)行直至算法結束。

2.3 新的最佳匹配塊選擇策略

采取基于矩陣歐氏距離和基于矩陣相似度兩種方式相結合的策略進行搜索匹配。基于歐氏距離匹配策略是計算目標像素塊中已知區(qū)域與匹配像素塊中對應區(qū)域的歐氏距離?；诰仃囅嗨贫绕ヅ洳呗允菍⒅信c中的未知區(qū)域對應的區(qū)域填充到目標塊的未知區(qū)域形成一個新的臨時最優(yōu)匹配塊，然后計算與之間的矩陣相似度，并全局比較，若此最大，則是最佳匹配塊，即為修補結果。

3 實驗結果與分析

本算法以Visual C++6.0為平臺，在微機（Intel Core（TM），CPU3.4GHZ，內存為4G的硬件配置）上實現(xiàn)。圖2為待修復圖像。如圖2所示。

通過執(zhí)行算法，可以得到圖3所示的修復效果，圖4為原圖。

依據圖像處理相關知識，可以從主觀客觀兩方面做出評價。

主觀方面：圖像修補要達到自然的視覺效果。據此，一般由觀察者根據所評價的圖像來評判。

客觀評價：目前，峰值信噪比PSNR在客觀評價圖像修復效果中應用時間最久、最為廣泛，是一種有代表性的畫質客觀測量法。具體指圖像灰度的峰值與噪聲方差之比（單位：dB），值越高，說明傳輸量和量化誤差越小，而圖像質量越高。

4 結論

該文首先通過分析Criminisi算法在修補圖像過程中的缺陷與不足，在借鑒與改進現(xiàn)有的改進模型的基礎上，經過相應的數學理論支持及數學模型推理，在圖像修復過程中引入了新的基于矩陣優(yōu)先度進行匹配策略，提出了新的優(yōu)先權計算方法、優(yōu)先級隊列、基于矩陣歐氏距離匹配策略和基于矩陣相似度匹配策略相結合的新的修補算法，經過實驗以及相應的理論證明，通過對少數關鍵點的匹配策略的改變，修復效果得到了很大的提高。

參考文選

[1] 張紅英.數字圖像修復技術的研究與應用[D].成都：電子科技大學，2006.

[2] 楊秀紅，王慧琴，李蘇莉.基于自適應模板和置信度更新的圖像修復算法[J].電子科技，2009，22（12）：69-72.

[3] 盧小寶，王維蘭.基于樣本塊的破損唐卡圖像修復算法的改進[J].計算機應用， 2010，30（4）：943-946.endprint