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A novel patch matching algorithm for exemplar-based image inpainting
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AI
DOI：10.1007/s11042-017-5077-z.png)
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摘要
En 中文
在现有的基于样本的图像修复算法中，采用平方差和 (SSD) 方法来测量固定大小的补丁之间的相似性，然后使用最相似的补丁来修复被破坏的区域。但是，有时仅计算SSD差异会产生不连续的结构并使纹理模糊。为了解决这个问题，我们首先优化了修复优先级函数，并提出了一种自适应补丁方法来获得更重要的补丁。自适应补丁方法通过计算补丁稀疏度来更改补丁的大小。其次，该方法计算不同旋转角度下面片之间的最大相似度，从而获得最相似的旋转不变匹配面片。从实验结果来看，与传统方法相比，该方法能够提高块选择过程的准确性，并且能够保持更好的全局视觉外观，特别是对于包含较多结构内容的图像和破坏区域宽度较大的图像。
Keyword:
Image inpainting
Adaptive patch
Rotation invariant patch
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
3
论文数:
2.0W
被引数:
3.2W
机构
引用论文
Depth Map Reconstruction for Underwater Kinect Camera Using Inpainting and Local Image Mode Filtering基于修复和局部图像模式滤波的水下Kinect相机深度图重建.png)
IEEE ACCESS
OAAI
IEEE ACCESSIF3.6
OAAI分享收藏Context-Aware Patch-Based Image Inpainting Using Markov Random Field Modeling使用马尔可夫随机场建模的基于上下文感知的基于补丁的图像修复
PREAI
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