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基于粗糙数据推理的BSCB图像修补算法

朱昭昭  周宁  陈永  王小刚  
【摘要】:BSCB模型在传输过程中引入Laplace算子时采用的点是某一像素周围4个邻点,对像素的表示会有局限性,进而造成修复后边缘模糊的现象。为优化这一问题,提出一种基于粗糙数据推理的改进BSCB算法,利用粗糙数据推理空间制定与某一像素相关联的采取规则以期挖掘像素之间的近似关系、衍生关系及拓展关系,选取与某一像素相关性最大的点,从而避免像素表示的局部性问题。实验结果表明,与经典的BSCB算法相比,改进后的算法在传输过程中采取的点更能体现图像结构,可获得较好的视觉效果,峰值信噪比也从数据层面证实修复效果的改善。

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