基于动态样本数量的图像补全模型

摘要

基于样本块的图像修复算法用于填补有大范围缺失的图像，目前的算法均是运用SSD准则遍历固定大小的样本集以选取最匹配块，算法普遍具有运算效率低的缺点.针对现有算法进行改进，提出了一种基于图像纹理分布分析的快速图像修复算法，该算法根据图像局部纹理变化动态确定样本区域大小，解决样本集过大时引起的大量计算时间的浪费以及样本集过小时样本多样性不足问题.实验结果证明，该算法在保证修复结果连续、平滑且符合人眼视觉要求的同时，大大提高了图像修复的效率，具有实际意义.