針對古織物圖像的改進Criminisi修復(fù)算法

李張翼

摘要：針對古紡織文物模擬修復(fù)的應(yīng)用場合，提出一種基于紋理修復(fù)的優(yōu)化改進算法。該算法利用矩陣值的結(jié)構(gòu)張量準確估計圖像中的邊緣方向和變化強度，結(jié)合Criminisi修補算法，可以在原圖和修補區(qū)域之間的紋理連接上有更好的連續(xù)性。給出了該方法的具體步驟，通過實驗證明該方法有更好的視覺效果。

關(guān)鍵詞：古紡織物；圖像修復(fù)；Criminisi；結(jié)構(gòu)張量

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）26-0193-03

Improved Criminisi Repair Algorithm For Ancient Fabric Images

LI Zhang-yi

（School of Electronic and Information， Xian Polytechnic University， Xian 710048， China）

Abstract： Aiming at the restoration of cultural relics of the ancient textile simulation applications， put forward a kind of improved algorithm based on Optimization of texture repairing. The algorithm using the value matrix of the structure tensor accurate estimation image edge direction and intensity change， criminisi algorithm for repairing the combination， can be connected with a better continuity of texture between the original image and the repair area. Given the specific steps of the method， through experiments prove the method has a better visual effect.

Key words： ancient textile fabrics； image restoration； Criminisi； structure tensor； local matching

1 引言

由于古織物文物本身的易損性和珍貴性，利用數(shù)字圖像處理對其進行修復(fù)是安全并且快捷的。

目前圖像修復(fù)技術(shù)分為兩大類：一類是用于修復(fù)小尺度的數(shù)字圖像修補技術(shù)，如BSCB （Bertalmio，Sapiro， Caselles， Bellester）技術(shù)[1]Chan等人[2]提出的基于整體變分（TV）的修復(fù)算法和基于曲率驅(qū)動擴散模型【3】（CDD）的算法。該類算法在修復(fù)小尺度的破損圖像時有較好的修復(fù)效果，但在修復(fù)破損區(qū)域較大的圖像時，往往會產(chǎn)生模糊的現(xiàn)象，因古織物破損情況的多樣性，以上方法并不適用于此。 另一類是用于填充圖像中大塊丟失信息的圖像補全技術(shù)—基于紋理合成的圖像修復(fù)技術(shù)。該技術(shù)具有某種隨機性的2維模式的重復(fù)【4】，尤其是Criminisi等人【5】提出的基于樣本的圖像修復(fù)算法，通過優(yōu)先權(quán)的設(shè)定來使丟失區(qū)域的邊緣部分被優(yōu)先修復(fù)，取得了較好的修復(fù)效果。但在實際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)，Criminisi算法的優(yōu)先權(quán)模型并不能完全有效地將邊緣部分辨別出來，有時易將某些紋理部分誤認為邊緣部分，影響了最終的修復(fù)效果。

針對這些不足，人們也從不同角度，對Criminisi算法進行了修改。Nie等人【6】通過定義新的優(yōu)先權(quán)函數(shù)，克服了圖像低紋理區(qū)域修復(fù)過于滯后的問題。

黃淑兵等人【7】通過增加邊界因素，并針對不同圖像選擇不同的參數(shù)，擴大了可以修復(fù)的圖像范圍。林云莉等人【8】通過引入補償因子a以及加權(quán)系數(shù)y來改進

優(yōu)先權(quán)，增強了對邊緣部分的修復(fù)，獲得了較好的效果。但上述文獻并沒有解決針對織物紋理修復(fù)時的連接痕跡和紋理擴展問題。在對古織物紋理修復(fù)時，織物后的背景會對修復(fù)效果有很大影響。

因此，本文通過在修復(fù)算法中加入結(jié)構(gòu)張量這一性質(zhì)，提出了基于結(jié)構(gòu)張量的Criminisi優(yōu)化算法，實驗結(jié)果證明該方法可以提高對古織物圖像的修復(fù)效果。

2 針對古織物圖像修復(fù)的改進算法

2.1 Criminisi算法原理

如圖1所示，[I]為待修復(fù)的圖像，待修復(fù)區(qū)域為[Ω]，源區(qū)域為[φφ=I-Ω]，其待修復(fù)區(qū)域邊界定義為[?Ω]。Criminisi算法的核心是分別計算[?Ω]上各點的優(yōu)先權(quán)，選取優(yōu)先權(quán)最大點[P]所在的塊為待修復(fù)塊[?]p，然后根據(jù)相似度函數(shù)在源區(qū)域巾中選擇最佳匹配塊[?]q，將相應(yīng)的像素值填充到待修復(fù)塊[?]p[??]q，中，并更新邊界[?Ω]，循環(huán)往復(fù)直到[Ω]為空。

4 結(jié)束語

原Criminisi算法在匹配最佳模塊時，過分的考慮的顏色信息，因此在規(guī)則紋理的修復(fù)上由較大的視覺出入和不連續(xù)性，本文加入了結(jié)構(gòu)張量這一結(jié)構(gòu)特性使其能夠在規(guī)則紋理的修復(fù)上由較好的效果，經(jīng)過大量實驗驗證，該方法在針對殘損古織物圖像的修復(fù)上有更好的修復(fù)效果。

參考文獻：

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