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inpainting
- 基于C实现的采样复制的纹理图像修复方法。可去除遮罩物 -C based on the realization of the sample copy of the texture image restoration method. Mask material can be removed
image-restoration
- 数字图像修复技术综述，介绍了用于结构图像修复的变分偏微分法和用于修补大面积缺损的纹理合成的方法。分别给出了相应的数值计算和实验结果。-Overview of digital image restoration techniques are introduced for the structure of partial differential variational image restoration method and the repair of large defects of the t
ImageManage
- 实现了数字图像修复中的插值修复，纹理合成修复，边缘向内扩张修复算法-Realization of the digital image interpolation in the repairing restoration, texture synthesis repair, edge repair algorithm inward expansion
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- 基于区域纹理合成的图像修复，图像处理方法-Region-based texture synthesis inpainting, image processing
Mathematical_models
- 局部非纹理图像修复模型，外文经典图像修复文献，引用频次很高-Local non-texture image inpainting model, foreign classic image restoration literature, reference high frequency
2011-ImageInpainting
- 图像修复算法 及 仿真程序代码 2011年《基于纹理特征的自适应图像修复算法》-the image inpainting algorithm and its matlab code “Adaptive Image Inpainting Algorithm Based On the Texture Feature”
TVInpainting
- 实现TV模型修复,修复细小部分 ，基于纹理修复的最佳算子-receive TV
TVInpaintingmodify
- 经典TV模型代码，能很好的实现图像修补,但对纹理地区修复效果没那么明显，这是TV模型的本身缺陷-Classic TV model code ,can be a good image inpainting
inpaint
- 数字图像修复程序，基于纹理合成的修复算法-Digital image restoration program, the repair algorithm based on texture synthesis
Inpainting--on-Wavelet-
- 图像修复是图像处理的一个重要问题。这是一个困难的问题，同时填写在地区缺少图像信息的纹理和结构。以损坏的图像inpaint失踪的结构和纹理信息，基于小波分解的图像修补算法提出。首先损坏的图像分解成子图像和纹理结构，利用小波子图像转变。然后，地区结构中缺少的信息的子图像重建曲率驱动扩散（CDD），算法，而在同一区域的纹理子图像填写基于改进的纹理合成的典范 最后，恢复的图像，通过重组，结构和纹理恢复的结果。大量的实验表明，该算法可以快速，高效地恢复在同一时间的结构和纹理信息，视觉效果和峰值信噪比比（P
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- ：刚像修复足指重建损坏的I訇像业女除粥像巾币需要的对蒙的过程。我们需 要采取蛙适当的方，℃修补县原始状忐帕l锢形，同时确保修补结果达到最佳的艺术 效果或者说视觉效粜。日前有一嗤比较流行的修复打法．如基于偏微分力程的修 复理沦或壁于纹理台成的修复理f}色．它们分别在细节修复和规则纹理修复案例中 仃良好的表现。假在受损区域过大或完全丢失了个语义片段的情况卜，邢些传 统方法常常难以胜任。柱J比较从待修复l刘像自身款取信息进行修补，使用从其他 图像内弁叶】引入新的信息柬修复艘损图
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- 本文提出一种基于边缘自适应小波变换的多尺度图像修复算法，对非纹理图像有比较好的修复效 果。边缘自适应小波变换的基本思想是，先检测出图像的主要边缘，这些边缘把图像分割成几个平滑区，然后 对图像进行不跨越边缘的小波分解，即在各平滑区内部进行小波变换，得到图像的多尺度表示，并且同时计算 边缘的多尺度表示。这样的小波分解使高频信息基本都集中在边缘上，而高频系数则非常稀疏，而且都接近 于零。在此基础上进行图像修复，就只需要对低频部分与边缘图像进行修复，然后重构得到修复图像即可。 经过小
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- 图像修复是对图像中破损区域进行信息填充，以减少图像破损所带来的信息损失的过程。 传统的图像修复方法需要依赖图像的具体结构来制定相应的修复方法，压缩感知理论的提出，使得可以利 用信号的稀疏性来对图像进行修复。基于K 奇异值分解（KSVD）与形态学成分分析（MCA，Morphological Component Analysis）的图像修复方法首先采用形态学成分分析方法对破损图像进行特征分析，将其分解 为结构部分和纹理部分；然后基于学习型字典KSVD分别对这两部分进行过完备字典训练；
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- 利用灰度共生矩阵提取图像纹理特征值，然后根据熵值的大小来实现模块大小的选择。 另外，在寻找最佳匹配块时，同时考虑了颜色信息的差异和空间距离的因素。最后，给出了客观评价 图像修复质量的PSNR度量。实验表明，与Criminisi算法相比，该方法得到的修复效果更自然，更符合 人的视觉感知。 关键词：图像修复；纹理合-This paper firstly utilizes gray-level co-occurrence matrix to exti’act image s textu
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- 针对传统的空间域纹理图像修复算法计算量大、修复时间长的缺点, 本文提出了一种纹理图像的快速修复算法。该算 法的基本思想是在小波域中利用小波系数的能量来确定待修复块的填充顺序, 并结合纹理合成的方法填充待修复区。实验结 果表明, 该算法不仅可以大大提高纹理图像的修复速度, 而且在峰值信噪比和主观视觉效果上都优于传统的图像修复算-Trad itional spatia-l doma in inpainting algorithm s for tex ture image need comp
tuxiag
- 图像修复的一些常用模型，与tv模型，cdd模型，bscb模型，还有基于纹理的修复方法。-Some common model image restoration, and tv model, cdd model, bscb model, as well as repair method based on texture.
Curvature_Driven_Duffusion
- 将空间非局部导数算子引入曲率驱动扩散方程,建立了一个基于非局部曲率驱动扩散的图像修复模型。与原模型的主要差别在于,原模型利用待修复像素的空间局部信息来估计丢失像素, 而新模型利用和待修复像素相似的所有像素来估计丢失像素,充分利用了图像的全局信息。数值实验表明,新模型在图像修复,尤其是纹理图像的修复方面非常有效。-The space nonlocal derivative operator to introduce the curvature driven diffusion equation
image-inpaintiing
- 图像修复经典程序inpainting，基于纹理样块和等照度线的方法-image inpainting program
TGV-based--algorithm-
- 对于传统去噪模型的大幅改进，之前的模型都会出现阶梯效应的现象，采取了新的模型对图像进行建模，有效改善了图像去噪图像修复等过程中引入的阶梯效应，而且一定程度上对于图像纹理的修复也有很大的作用-For significantly improve the traditional de-noising model, the model will appear before the phenomenon of the staircase effect, to take a new model for im
crimini算法
- criminisi算法。传统的criminisi图像修复算法，可对破损图像进行纹理修复(Criminisi algorithm. The traditional criminisi image restoration algorithm can repair the damaged image texture)