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  • 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

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/meadow-glog/p/4106927.html
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