文献类型：期刊文章

作　　者：戴远泉[1] 李超[2]

DAI Yuanquan;LI Chao(College of Information Engineering,Hubei Light Industry Vocational and Technical College,Wuhan Hubei 430070,China;Department of Information Development and Management,Hubei University,Wuhan Hubei 430062,China)

机构地区：[1]湖北轻工职业技术学院信息工程学院,湖北武汉430070 [2]湖北大学信息化建设与管理处,湖北武汉430062

出　　处：《太赫兹科学与电子信息学报》

基　　金：教育部科技发展中心产学研创新基金资助项目(2018A03021);湖北省教育厅科学技术研究重点资助项目(D20141005)。

年　　份：2020

卷　　号：18

期　　号：3

起止页码：477-482

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、IC、JST、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对当前较多图像修复算法依靠固定大小样本块来搜寻最优匹配块,忽略了样本块的结构信息,使修复图像出现间断现象以及振铃现象等不足,利用样本块与其邻域块的近似度,设计了一种采用结构信息约束法则与匹配模型的图像修复算法。将图像的信息熵特征引入到待修复块的优先权计算过程中,获取优先修复块。通过样本块与其邻域块的近似度构造结构信息度量模型,对样本块的结构信息进行度量,并根据度量值建立结构信息约束法则,实现样本块大小的自适应调整。最后,利用图像的色彩及灰度特征构造匹配模型,利用调整后的样本块大小在已知区域中寻找最优匹配块,从而对待修复块进行修复。实验结果显示,所提算法得到的修复图像具备较好的纹理连续性,不存在信息间断现象,对应的结构相似度较高。

关 键 词：图像修复 信息熵 结构信息约束法则  样本块大小  匹配模型  最优匹配块  

分 类 号：TN911.73] TP391]