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利用大位移视图修复单幅图像的透视畸变优化算法

刘春晓  彭群生  杨颖振  王进  陈为  
【摘要】:本文提出一个新的利用大位移视图可靠地恢复目标图像上较大丢失信息区域的自动图像修复算法。一个由粗到细的畸变校正算法对大位移视点图像进行透视畸变校正后再用来补全目标图像上的受损区域。首先,在平面场景的假设之下,大位移视点图像通过单应矩阵进行全局变形得到初始的畸变校正结果,并大体确定了两个视图中的公共场景区域。然后,在颜色一致性和位移场光滑性的期望下,已知公共场景区域中的残余畸变通过基于能量优化的重叠像素对应算法得到进一步的松弛。同时,两个视图的基础矩阵也通过重叠区域中的鲁棒像素对应估计出来。最后,在极线几何以及邻域像素中的位移场光滑性和颜色一致性的约束下,丢失信息像素按照定义的修补优先级函数依次被优化和修补。对于修补区域与其周围像素之间存在的鬼影现象,我们采用泊松图像融合算法进行消除从而得到无缝的修复效果。实验证明我们的方法优于已有的图像修补算法,且能够修复含有复杂结构信息的较大受损区域。

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