快速数字图像修复 使用C ++和OpenCV“快速数字图像修复”的实现。 要求 OpenCV 2.X或更高版本 示例结果 从左到右，具有500次迭代的输入，掩码和输出（结果）。 输入：3通道彩色图像 遮罩：3通道黑白图像 输出：3通道彩色图像 笔记 未实现边缘感知的修补。 参考 MM Oliveira，B.Bowen，R.McKenna，Y.-S。 Chang：快速数字图像修复，Proc。 的。 Conf。 可视化，成像和图像处理（VIIP），第261-266页，2001年。

基于TV模型的图像修复算法（MATLAB实现）

深度融合网络以完成图像 介绍 深度图像完成通常无法和谐地将还原的图像融合到现有内容中，尤其是在边界区域中。 而且它常常无法完成复杂的结构。 我们首先介绍Fusion Block，用于生成灵活的alpha成分图，以组合已知区域和未知区域。 它为结构和纹理信息搭建了桥梁，因此已知区域中的信息可以自然地传播到完成区域。 使用这项技术，完井结果将在完井区域边界附近平滑过渡。 此外，融合块的体系结构使我们能够应用多尺度约束。 多尺度约束在结构一致性上大大提高了DFNet的性能。 此外，易于将这种融合块和多尺度约束应用于其他现有的深度图像完成模型。 具有特征图和输入图像的融合块供稿将以与给定特征图相同的分辨率为您提供完成结果。 更多细节可以在我们的找到 融合块的插图： 相应图像的示例： 如果您发现此代码对您的研究有用，请引用： @inproceedings{Hong:2019:DFN:3

随着深度学习的快速发展，计算机视觉已成为人工智能领域非常热门的研究方向，而其中Inpainting领域备受关注。Inpainting分为图像修复（Image Inpainting）和视频修复（Video Inpainting）。此资源为世界顶级会议期刊CVPR近五年的Inpainting领域论文合集，希望有所帮助~

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

AOT-GAN用于高分辨率图像修复 | AOT-GAN：用于高分辨率图像修复的聚合上下文转换，，，。 引文 如果我们的论文和代码中的任何部分对您的工作有所帮助，请慷慨地引用我们并加注星标 :face_blowing_a_kiss: :face_blowing_a_kiss: :face_blowing_a_kiss: ！ @inproceedings{yan2021agg, author = {Zeng, Yanhong and Fu, Jianlong and Chao, Hongyang and Guo, Baining}, title = {Aggregated Contextual Transformations for High-Resolution Image Inpainting}, booktitle = {Arxiv}, pages={-}, year = {2020} } 介绍 尽管取得了一些令人鼓舞的结果，但是对于现有的图像修复方法来填充高分辨率图像（例如5

2018-2020年CVPR等顶会 image inpainting方向论文汇总

matlab for循环代码 图像去遮挡 本项目用FMM算法和criminisi算法实现图像修复 可执行程序 可程序程序带有UI用户界面，在Windows系统下打开“可执行程序\mygui\for_testing\mygui.exe”来使用。 在下拉框中选择要处理的图片，点击“获取mask”自动获得栏杆的位置，再点击“修复图像”得到修复结果。 code mygui.m: UI用户界面的代码 main1.m: 获取图片一的mask并修复，主逻辑代码。 main2.m: 获取图片二的mask并修复，主逻辑代码。 get_mask get_mask_1.m: 检测图片一中栏杆的位置。 get_mask_2.m: 检测图片二中栏杆的位置，返回两个mask，thick_mask是宽栏杆的mask，thin_mask是扁栏杆的mask。 get_hough_lines.m: hough变换提取图片中的直线，部分摘抄自： lines_integrate.m: 对hough变换检测到的直线做进一步处理，将lines中重复的直线去掉，并化成角度距离型 maskFromlines.m: 利用直线位置得到m

通过协同调制的对抗网络进行大规模图像完成，ICLR 2021（聚焦） | [NEW！]是时候玩我们的！ 条件生成对抗网络的许多任务特定变体已经开发出来用于图像完成。 然而，仍然存在严重的局限性，即在处理大规模缺失区域时，所有现有算法都倾向于失败。 为了克服这一挑战，我们提出了一种通用的新方法，该方法通过对有条件和随机样式表示形式进行共调制来弥合图像条件和最近调制的无条件生成体系结构之间的差距。 此外，由于缺乏用于图像完成的良好定量指标，我们提出了新的配对/未配对初始判别分数（P-IDS / U-IDS） ，该指标可通过线性可分离性来可靠地测量修复图像与真实图像之间的感知保真度在特征空间中。 实验证明，在质量和多样性方面都优于最新形式的自由形式图像完成功能，并且易于将图像概括为图像到图像的翻译。 通过协同调制的对抗网络进行大规模图像完成，，盛怡伦，董悦，肖亮，张兆祥，徐彦清华大学与微软

An Image Inpainting Technique Based on the Fast Marching Method 的文章和代码