基于可变样条插值自适应融合的图像修复
图像与视频处理
2019-11-05 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
图像增强方法众多。图像修复是其中之一，可用于划痕图像的重建与恢复，或通过添加或移除物体来编辑图像。根据其应用，人们提出了不同的算法与学习方法。本文关注于增强老旧历史划痕图像的应用。为此，我们提出了一种自适应样条插值。该方法对丢失块中每个像素考虑四个方向上不同数量的邻域点。在以往方法中，预测位于边缘上的丢失像素是难题。为解决此问题，我们考虑水平与垂直边缘信息。若像素位于边缘上，则使用该方向上的预测值。其他情况下，舍弃不相关的预测值，并将其余值的平均作为缺失像素的值。该方法在 Kodak 数据集上通过 PSNR 和 SSIM 指标进行评估。结果显示相比同类方法 PSNR 和 SSIM 均有提升。同时，所提方法的运行时间优于其他方法。
引用
@article{arxiv.1911.00825,
title = {Image Inpainting by Adaptive Fusion of Variable Spline Interpolations},
author = {Zahra Nabizadeh and Ghazale Ghorbanzade and Nader Karimi and Shadrokh Samavi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.00825},
year = {2019}
}
备注
5 pages 4 figures