纹理结构引导的自适应图像修复算法

利用约束纹理合成的方法来解决大面积缺损图像的修复问题，可以在视觉上获得比较好的效果。而修复过程中的合成顺序，对最后的结果有很大影响。 Criminisi提出的基于样本图像的图像修复算法，在前人基础上，对合成顺序给出了解决方案。文中首先对决定合成顺序的优先级进一步做了改进，在数据项中加入结构张量，使图像修复从结构区域向无结构区域填充。其次，根据原图像区域纹理结构信息，使得每一次合成的块的大小自适应变化，这在一定程度上避免了纹理块过小或过大带来的弊端，从而使合成效果更为自然。经过对比实验，文中算法取得了较好的效果