填充算法matlab代码inpainting_criminisi2004 此存储库不再维护。 A. Criminisi 对修复算法的 MATLAB 实现 (2004) 此源代码高度引用如下： 参考 克里米尼西、安东尼奥、帕特里克·佩雷斯和富山健太郎。 “通过基于示例的图像修复进行区域填充和对象移除。” 图像处理，IEEE Transactions on 13.9 (2004): 1200-1212。

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Image_inpainting Based on bezier curve fitting to fill the structure information + criminisi image inpainting algorithm. 使用教程参考： /程序/bezier曲线拟合+criminisi填补最终版/使用教程.mp4

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

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

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

针对Criminisi算法难以获得理想的修复效果，且存在修复时间过长等缺陷，提出一种改进Criminisi算法的图像修复算法。改进优先权计算方式找到最优待修复块，完善最优匹配块搜索策略，找到最优匹配块，采用新的置信值更新方式以获得更为理想修复效果，通过仿真实验测试算法性能，结果表明，相较于Criminisi算法，改进Criminisi算法不仅获得了较理想的图像修复效果，而且大幅度减少了修复时间，提高了图像修复的效果。

Criminisi算法进行灰度图像修复，Matlab编程，内含完整代码

在matlab上可以直接运行的criminisi算法，带有简易的说明，请使用一阶曲线进行拟合，二阶以上不建议使用。

基于改进的Criminisi算法的快速图像恢复方法