Object Removal by Exemplar-Based Inpainting 概括(附源码)
关于这篇论文:其是采用基于样例的图像修复,通俗地讲就是图像其他部分的采样信息去填补遮挡区域,其与使用扩散方法的图像修补方法相比,不会产生模糊效应。
论文中涉及到的几个参数 Ω:要修补的区域
δΩ:修补区域轮廓
Φ:非遮挡区域(用来提供阳历)
Ψ:正方形匹配模板(patch)
论文实现主要三个步骤:1, 计算填充区域的优先权
论文使用了 置信度项C(p)以及数据项D(p)来描述优先权:
其中:
2,传播纹理及结构信息
3,更新置信值
总的来说这篇论文理解起来并不是特别难,当然里面肯定有误解之处
关于代码:说来惭愧,找到本篇论文的时候发现已经有人对其进行了实现,所以自己并没有去亲自尝试写代码,只是照着他们的代码试验了一下,效果还是不错的。代码中要填充的区域需要自己指定,不过还好之前做过立体匹配,所以很容易把遮挡的部分用程序给标记出来了。
最后附上程序链接(不能运行的话运行一下compile.m可能会解决):http://download.csdn.net/download/longvipp/8173305
转载于:https://www.cnblogs.com/meadow-glog/p/4106927.html
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