基于样本块的图像修复算法的研究*

亓卓亚　苏红旗

（中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院　北京　100083）

基于样本块的图像修复算法的研究*

亓卓亚苏红旗

（中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院北京100083）

Criminisi算法是经典的基于样本块图像修复算法。由于该算法中像素块的置信度和数据项都存在为零的可能性，而其中任一项为零都会导致错误的修复顺序，都会影响图像的修复效果；另外人为确定块大小和在搜索匹配时使用固定的块大小不能适应图像纹理结构复杂程度的变化，因此本文改进了优先权的计算公式，提出了块大小的自适应选取方法，并用实验验证了改进后算法的优越性，从而在一定程度上提高了图像修复后的视觉效果。

数字图像修复样本块优先权块大小自适应

一、引言

基于样本块的图像修复算法最初是由Criminisi［1］等人于2003年提出的，是迄今为止最为经典的基于纹理合成的图像修复算法。由于该算法优先权中的置信度和数据项都存在有为零的可能性，这些都会导致优先权的计算出现错误，从而导致修复顺序出现错误，引起修复误差的累积，最终影响修复的效果。另外使用人为确定块大小和在搜索匹配时使用固定的块大小不能适应图像纹理结构复杂程度的变化，因此本文改进了优先权的计算公式，提出了块大小的自适应选取方法，并用实验验证了改进后改进算法的优越性，从而在一定程度上提高了图像修复后的视觉效果。

二、Criminisi算法的修复步骤

上图是Criminisi算法的修复步骤。算法通过在待修复区域边缘上选取优先权最高的像素点p，然后以p为中心构造一个n*n大小的像素块，然后在完好区域寻找与该模板块最相似的样本块，并用找到的样本块去更新模板块中的待修复信息，最后更新已修复块中像素点的置信度，并开始下一次迭代修复，直至修复完成。

三、优先权的改进

由于在修复的过程中，置信度值C（p）会随着迭代的进行迅速下降为零；并且等照度线方向和像素p的法线方向正交时，会出现D（p）为零；这些都会引起优先权的计算变得不可靠，进而导致错误的修复顺序，最终影响修复的效果。本文提出的优先权计算公式为：

其中，C（p）、D（p）与原算法中的表达式相同；由于随着修复的不断迭代，置信度会骤降，使用指数形式使置信度的变化更加的平缓；对于（2）式，通过引入正规化函数，平滑数据项D（p）的同时还能够抵抗噪声的干扰，从而增强图像修复的鲁棒性，依经验集取0.7。

四、样本块大小的自适应选取

在Criminisi算法中，算法在搜索匹配时，使用的是统一大小的像素块，然而由于图像不同修复区域纹理结构的复杂程度不同，应该根据图像的局部特征进行样本块大小的自适应选取，而梯度的变化在一定程度上反应了图像空间频率的变化，而图像空间频率的变化正好可以反应图像的局部特征，因此本文根据图像的梯度变化来自适应选取样本块的大小，经研究发现周姗姗［2］、Zhang Hongying等人［3］使用的是样本块中心单个像素点的梯度信息，这不能很好的反应其周围邻域的局部变化，本文使用像素邻域的平均梯度模值变化来确定样本块大小的自适应选取，样本块大小的选取方法如下面式子所示：

五、实验结果分析比较

本文在Intel Core（TM）2Duo CPU T6400，RAM 4GB，Windows 7的测试机上，采用Matlab7.10编程测试改进后算法的修复效果，并和标准的Criminisi算法进行对比。实验结果如下图所示。

由上图可以看出，仿真实验是为了移除背景中蹦极的人和绳索，得到所需的前景图像。可以看出（b）中Criminisi算法的修复结果效果不够好，水泥墙壁的裂缝太大；（c）中较好的保持图像的线性结构。

由上图可以看出，（b）中右上方和右上方矩形标识里面线性结构修复质量不好，有痕迹存在；（c）中的修复结果具有相对较好的修复效果。

六、结语

针对Criminisi算法中优先权计算公式中存在的缺陷，提出了新的优先权计算公式和块大小的自适应匹配算法，并通过仿真实验和原算法的修复结果进行对比。仿真实验表明，改进后的算法具有较好的修复结果，在一定程度上提高了人眼的视觉效果。

［1］CriminisiA，PerezP，ToyamaK.Region Filling and Object Removal by Exemplar-Based Image Inpainting［J］.IEEE Trans. Image Process，2004，13（9）：1200-1212.

［2］周姗姗.数字图像修复算法的研究［D］.杭州：杭州电子科技大学，2011.

［3］Zhang Hongying，JinYuhong，Wu Yadong.Image completion by a fast and adaptive exemplar-based image inpainting［C］.IEEE International Conference on Computer Application and System Modeling，2010，115-119.

Research on the Image Inpainting Algorithm Based on the Sample Piece

Qi ZhuoyaSu Hongqi
（School of Mechanical Electronic&Information Engineering，China University of Mining and TechnologyBeijing100083）

The Criminisi algorithm is a classic algorithm，which isan image inpainting algorithm based on the sample piece.The confidence item and the data item of the pixel are zero possibility，Any one of which would result in an error repair order，affecting the image inpainting effect；Determining the piece size artificially and using a fixed size when searching can not adapt to the complexity of the image texture changes，therefore，this article improved the formula of priority and provided an method which decides the piece size；And the experimental results show the superiority of the improved algorithm.

Digital image inpaintingSample piecePriorityConfidence termItems

TP391.41

A

160413-7250

中国地质调查局地质调查基金项目；项目名称：适用于矿产和能源探测应用的遥感传感器优化设计技术；项目编号：科［2012］01-049-004。

亓卓亚（1984～），男，河南开封，研究生；研究方向：数字图像处理。

苏红旗（1963～），男，陕西，副教授；研究方向：图形图像处理、计算机测控等。