检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009 [2]合肥工业大学理学院,安徽合肥230009
出 处:《系统仿真学报》2008年第10期2606-2608,2613,共4页Journal of System Simulation
基 金:国家自然科学基金(10171026、60473114);安徽省自然科学基金(070416273X);安徽省教育厅科技创新团队基金(2005TD03)
摘 要:图像修补技术一直被广泛地用于重建旧照片和移除一些在图片背景中不想要的物体。提出了一种新的图像修补方法,该方法基于样本的图像修补思想。我们的方法通过合理的信心度和数据条件的计算方法改进了图像修补的有效性和增强图像中线性结构扩散。因此,用本方法进行图像修补时,能有效地避免其他算法共同存在的"垃圾物"的生成问题。实验结果表明,与其他类似方法相比,本方法能够得到更令人满意的视觉效果。Image inpainting technique has been widely used for reconstructing damaged old photographs and removing unwanted objects from images. A new image inpainting method was proposed based on exemplar-based image inpainting idea. The method improves effectiveness and the linear structure propagation by rational confidence and data computing method. Therefore, the method can effectively avoid the "garbage" produced during the process of inpainting, which is a common problem in other methods. With the method, one can obtain more pleasurable vision results than those obtained by other similar methods.
分 类 号:TP391.72[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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