复现《Region Filling and Object Removal by Exemplar-Based Image Inpainting》
论文内容
这篇论文是图片补全传统算法中的经典之作，主要的思路还是使用被扣图片剩余部分的冗余信息对孔洞进行填充。作者提出了一种确定区域填充顺序的方法，使得原有图片的结构信息得以更好的传播。论文的主要流程如下所示：
- 查找孔洞的边缘，计算边缘像素点的填充优先级
- 挑选出优先级最高的点，根据像素点得到像素块
- 在剩余部分查找和像素块最相似的像素块
- 用最佳像素块填充对应的部分填充对应的孔洞部分，查看填好了没有，没有跳到1
可以看到流程主要又两个方面：1 计算边缘像素点的优先级；2 查找最佳匹配块。下面来介绍一下这两个部分是怎么做的。
优先级的计算
在介绍之前先放一张论文中的图片方便之后的解释：
优先级的计算由下面的公式给出：
P(p)=C(p)D(p)P(p)=C(p)D(p) P(p)=C(p)D(p)
其中C(p)C(p)C(p)为像素点的信誉度（confidence），计算公式如下：
C(p)=∑q∈Ψp∩(I−Φ)C(q)∣Ψp∣C(p)=\frac{\sum_{q\in\Psi_p\cap(I-\Phi)C(q)}}{|\Psi_p|} C(p)=∣Ψp∣∑q∈Ψp∩(I−Φ)C(q)
这个公式表明算法会优先填充周围信息比较丰富的像素点，因为这些点填充起来较为容易，填充得到的也更加的可靠，这样从周围最可靠的部分开始填充逐步向内推进使得整体的填充结果可靠。在开始的时候也就表现为优先考虑填充那个尖锐的突出部分。
另一个部分在论文中叫做data term（原谅我不知道应该怎么翻译
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