摘要：针对Criminisi算法在图像修复过程中易将纹理部分误认为边缘部分,从而造成修复顺序偏差而影响修复效果的不足,以及由于在已知区域中不存在合适匹配块而造成的修复效果失真问题,提出一种基于纹理和边缘特征相结合的图像修复算法.首先利用图像的纹理特征和边缘特征引入差别因子,改进优先权模型来增强对边缘部分的辨别能力,以克服修复过程中易造成纹理延伸的不足;通过改进原算法的搜索方式,在提高算法效率的同时去除修复过程中的瑕疵点;然后对修复过程中所产生的不良匹配区域进行定位,采用基于图像分解的图像修复算法进行修复.实验结果证明,改进算法较好地克服了Criminisi算法存在的缺点,能获得较好的视觉效果.

摘要：使用Criminisi算法进行大区域纹理图像修复时会出现纹理延续错误的现象。针对该问题,提出一种改进的算法,主要体现在两方面:在修复顺序上,通过分析优先权计算方法,以置信度为主导改进优先权模型;在匹配策略上,结合几何距离关系,采用多块同时修复的策略,通过相似度函数选出各块的3个候选匹配块,引入几何距离修正因子确定各块的最佳匹配块。实验结果表明,该算法较好克服了原算法存在的优先权计算不准确以及匹配策略约束力不够导致的纹理延续修复错误的问题,与典型算法相比,其具有较好的视觉效果。

摘要：目前,围绕着网格中的任务调度算法,国内外已做了大量的研究工作,先后提出了各种调度算法。但是,这些调度算法不能很好地适应基于优先权网格环境下的各种要求。本文提出一种统一的网格任务调度策略,集成了基于优先级的MCT立即模式和Min-Min批模式启发式算法,并设计了二者之间的转换策略。