基于MATLAB的数字图像遮挡物提取恢复处理系统 课程论文+代码

---

目录一、总述 4二、提取遮挡物 51、图片一中栏杆位置的提取 62、图片二中栏杆位置的提取 11三、FFM 算法修复图片一 161、权重的计算 182、快速查找最佳修复点 183、算法流程 194、修复结果 21四、criminisi 算法修复图片二 231、修复优先级 242、寻找最佳匹配 263、算法流程 264、结果 27五、criminisi 算法优化 28六、结果 311、FFM 算法修复图片一 312、FFM 算法修复图片二 323、criminisi 算法和 FFM 算法修复图片二 33七、总结 35八、参考资料 36一、总述本次大作业要求将图片前景的黑色栏杆去除，恢复遮挡部分。要求修改的图片有两张，第一张图片的前景栏杆较窄，第二张图片的前景栏杆大部分较窄，有一根栏杆较粗。（原图片一和图片二）为了去除遮挡部分，首先需要找到遮挡部分的位置，即 mask，这一步使用一系列图像处理的方法来完成。针对第一张图片，由于遮挡物较窄，我使用了 Fast Marching Method 算法来实现去遮挡，该算法运算较快，对窄遮挡物去除效果较好，但对宽遮挡物（宽度大于 15 像素）进行修复时会出现模糊现象(Telea, 2004)。因此，针对第二张图片的宽栏杆部分，我使用了 criminisi 算法来进 行修复，该算法运算较慢，但对宽遮挡物修复效果极佳(Criminisi, Perez, &Toyama, 2003)。此外，我对 criminisi 算法做了一点改动，大大提高了它的运算速度，同时保证修复质量。为了便于可执行文件的使用，我制作简单的 UI 界面。去遮挡算法难以用矩阵运算实现，只能使用 for 循环，因此运算速度整体较慢。为了减少运算时间，我缩小了图片尺寸。