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怎么样使用灰度熵合成样本块实现图像修复的算法详细资料说明

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:3.04 MB | 2020-09-30

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　　图像修复时需要利用已知信息修补图像中的缺失部分，同时要求取得较快的修复速度。为此，提出基于平均灰度熵选取样本并通过加权合成最终匹配块的图像修复算法。将待修复图像进行网格划分，以网格为单位区间计算每个网格内图像的平均局部灰度熵值。使用自适应阈值分割算法将所有网格区域分为2个互斥集合。根据待修复区域所在网格平均灰度熵确定样本块的选取范围，使用最小平方差和准则选择若干样本块，并通过衰减函数得到各个样本块的权值，最终合成样本块。实验结果表明，该算法在取得理想修复效果的同时能够确保得到较快的修复速度。

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