【匹配追踪算法论文】基于矩阵相似度的最佳样本块匹配算法及其在

本文作者：翟东海；李同亮；段维夏；鱼江；肖杰；成功正常投稿发表论文到《计算机科学》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：在基于纹理合成的图像修复算法中,最佳样本块匹配算法存在匹配精度不高和时间复杂度高等问题。针对上述问题,首先构造了块匹配算法,采用矩阵相似度来计算模板块与样本块之间的匹配度,以相对较粗的粒度初步选出最佳样本块的候选集。然后,又构造了像素点匹配算法,采用模板块与候选最佳样本块之间的误差矩阵的内积来计算对应像素点之间的匹配度,以更细的粒度来确定最终的最佳样本块。块匹配算法降低了时间复杂度,像素点匹配算法提高了匹配精度,因此,在此基础上构造的基于相似矩阵的最佳样本块匹配算法能够在不增加时间复杂度的情况下提高算法的匹配精度。实例验证结果表明,与当前基于纹理的图像修复算法相比,该算法的匹配精度提高,时间复杂度降低。
【论文正文预览】：1引言基于纹理合成[1-5]的图像修复算法是数字图像处理技术的一个重要分支,它考虑了图像的形态学结构因素,既能有效地保持对纹理信息的敏感度,也能保持一些简单的结构信息。在修复破损区域较大的图像时,该算法明显优于基于结构[6-9]的图像修复算法,因而已成了当前的研究热点。
【文章分类号】：TP391.41
【稿件关键词】：图像修复块匹配矩阵相似度像素点匹配
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【稿件标题】：【匹配追踪算法论文】基于矩阵相似度的最佳样本块匹配算法及其在图像修复中的应用
【作者单位】：西南交通大学信息科学与技术学院;西藏大学工学院;
【发表期刊期数】：《计算机科学》2014年01期
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