图像修复的递归特征推理 要求 Python> = 3.5 PyTorch> = 1.0.0 Opencv2 == 3.4.1 Scipy == 1.1.0 脾气暴躁== 1.14.3 Scikit图像（skimage）== 0.13.1 这是我们实验的环境。 这些软件包的更高版本可能需要对代码进行一些修改。 尽管我们的方法不限于任何特定的CUDA和cudnn版本，但强烈建议您使用这些工具包的最新版本。 由于RFR-Net的周期性设计，它似乎可以在较旧的CUDA版本中运行缓慢。 预训练模型 到预训练模型的链接。 （当前为Paris StreetView，CelebA数据集）。 我们希望在1月底之前释放Places2权重，对于存储系统故障导致的延迟，我们深表歉意。 如果模型用于学术目的，我们强烈建议用户重新训练模型，以确保进行公平的比较（这一直是人们所期望的）。 使用当前版本的

图像修复毕业论文

图像复原领域中的数字图像修复技术是近几年来比较热门的一个研究课题，它利用图像中已知的有效信息，按照一定规则对破损的图像进行信息填充，得到连续、完整、自然的图像视觉效果。该技术广泛应用于文物保护、老照片的修复、图像中文本信息的去除以及障碍物的去除、影视特技制作以及图像压缩、增强等方面，具有很高的实用价值。本文所做的工作主要体现在以下几个方面： （1）在阅读和查找图像修复算法的相关文献时，基于个人理解的基础上，整理了一些经典的修复模型或算法，详细介绍和描述这些模型和及其算法原理，如基于偏微分的修复模型包括BSCB模型、TV模型、CDD模型、调和模型等，基于样本块的纹理合成算法如Crimini算法，最后且对这些模型的优缺点进行比较。 （2）在之前的基础上，结合TV、CDD模型优缺点,针对扩散系数进行改进，提出了一个基于偏微分方程的修复模型，它涵盖了TV、CDD、指数曲率模型、对数曲率模型这些子模型，为了仿真实现方便，继而给出了该修复模型及其子模型的离散型模型。通过MATLAB实现该算法，证明该修复模型对于较小区域的图像修复和去噪有很好的效果。 （3）最后总结本论文的创新点和不足点，继而提出该

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：PCD 压缩传感_使用并行坐标下降算法_冗余字典由各种小波变换和离散余弦变换被用于图像修复_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

用matlab实现Criminisi算法可对彩色图像进行修复，是需要原图和收损坏图进行操作，代码可直接运行，不需要自己编写任何程序

针对传统各向异性扩散方程在修复图像时仅考虑梯度模的大小 且在修复彩色图像时易产生虚假边缘 等缺陷 提出基于结构张量的图像修复方法 将结构张量作为各向异性扩散方程的扩散系数 实现在不同区域有不 同的扩散方式 实验结果显示: 该方法与整体变分 TV 和BSCB 方法相比 提高了图像修复效果 有效地完成对于彩 色图像的修复 关键词: 图像修复; 结构张量; 偏微分方程; 各向异性扩散 中">针对传统各向异性扩散方程在修复图像时仅考虑梯度模的大小 且在修复彩色图像时易产生虚假边缘 等缺陷 提出基于结构张量的图像修复方法 将结构张量作为各向异性扩散方程的扩散系数 实现在不同区域有不 同的扩散方 [更多]

图像复原算法及代码，C++编写，vc6.0编译环境，复原方法包括：盲目复原，几何复原，非线性复原。

传统基于样本块的图像修复算法中样本块大小是固定不变的,在修复过程中无法根据图像的具体情况进行调节,这在很大程度上影响了图像的整体修复效果。为了解决这一问题,提出一种自适应确定样本块大小的方法。该算法通过分析图像的梯度域变化,获得各像素点处的结构信息,进而自适应确定待修复样本块的大小。仿真实验结果表明,该算法能够有效克服传统方法中经常出现的诸如结构误传播、图像整体结构丢失等缺点,对具有明显结构变化的图像取得了比较理想的修复效果。

填充算法matlab代码图像修复 该项目是 A.Criminisi 等人的“基于示例的图像修复的区域填充和对象移除”的实现。 2004 年。 所有代码都是用 MATLAB 编写的。 还有一个 pdf 文件，我用来展示这个项目，其中总结了该算法的工作原理。 文件夹图像包含一些图像，以及它们的相关蒙版和修复图像。 结果

基于opencv的图像修复，用MFC做的界面，加入了dll h lib文件不需opencv环境也可以运行