吴艳楠
- 作品数：2 被引量：8H指数：2
- 供职机构：清华大学信息科学技术学院计算机科学与技术系更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于分块方向梯度能量的图像修补算法被引量：4
- 2013年
- 为了对图像破损区域进行修补和前景去除,提出一种基于样本的图像修补算法.首先引入"分块的方向梯度能量"来评估像素块在某个方向上的整体颜色变化情况;然后利用最大方向梯度能量估算该像素块中存在的边缘的强度与方向.该算法包括像素块填充优先级计算、像素块匹配和更新未知区域边界、可信任度等全局参数的更新3个步骤.在计算像素块填充优先级时,考察像素块在待修补区域边界法向上的方向梯度能量,优先选取包含更强边缘信息的未知区域;而在像素块匹配过程中,除比较像素块对应的颜色值之外,还利用方向梯度能量对它们可能存在的边缘进行比较与匹配.实验结果表明,该算法能够使图像的结构信息正确地传播到待修补的未知区域中,填充后的图像具有较为平滑的边缘.
- 张一天关右江吴艳楠孙丰秦开怀
- 关键词：图像修补
- 快速视差范围估计算法及其应用被引量：4
- 2015年
- 视差范围估计在立体匹配中非常重要, 准确的视差范围能提高立体匹配的精度和速度. 为此提出-种基于匹配代价搜索和图像细分的快速视差范围估计算法. 该算法将输入图像均匀分成多个图像块, 采用匹配代价搜索计算每-图像块的视差, 找到视差最大（最小）的图像块, 并利用迭代细分规则将该图像块继续分成更小的子块, 直至得到稳定的最大（最小）视差; 利用匹配代价图对图像块进行可靠性检测, 以解决弱纹理块容易误匹配的问题. 实验结果表明, 文中算法在保持97.3%的平均命中率的同时将立体匹配的平均搜索空间降低了27.7%, 比采用传统算法可以得到更准确的视差范围; 将该算法应用于立体匹配算法中降低了其平均误匹配率, 并将计算时间缩短了20%～45%.
- 毛苗吴艳楠秦开怀
