Abstract:

Թվային պատկերների ներկումը (ավարտումը) անհայտ տիրույթի լցման պրոցես է ինֆորմացիայով հայտնի տիրույթից: Շարժական սարքերի զարգացման շնորհիվ կա ներկման ալգորիթմների պահանջարկ շարժական սարքերի վրա այնպիսի հավելվածերում, ինչպիսիք են օբյեկտների հեռացումը, պատկերների վերականգնումը և այլն: Նմուշների հիման վրա ներկման ալգորիթմն ամենահայտնի և արդյունավետ ներկման ալգորիթմներից է, սակայն այն բավականին դանդաղ է շարժական սարքերի համար: Այս հոդվածի նպատակն է մշակել բարձր կատարողականությամբ ներկման ալգորիթմ, որը կիրառելի կլինի նաև շարժական սարքերի համար: Մենք ներկայացնում ենք ալգորիթմի ձևափոխությունը՝ օգտագործելով նման բլոկների շեղումների վիճակագրությունը: Այս մոտեցումը նվազեցնում է հաշվարկների ժամանակը մոտավորապես 10-30 անգամ, ինչը դարձնում է ալգորիթմի աշխատանքը ինտերակտիվ նույնիսկ շարժական սարքերի վրա: Հոդվածը ներառում է փորձնական արդյունքները և ալգորիթմների համեմատությունը, ինչպես նաև ցույց է տրված մեր մշակած մեթոդի առավելությունը տարբեր պատկերների վրա:
; Закрашивание (завершение) цифровых изображений это процесс заполнения неизвестной области информацией с известной области изображения. Благодаря развитию мобильных технологий есть потребность в использовании алгоритмов закрашивания на мобильных устройствах для таких применений как удаление объектов, реставрация изображений и т.д. Алгоритм закрашивания основанный на экземплярах один из наиболее известных и эффективных алгоритмов закрашивания, но тем не менее он достаточно медленный для реализации на мобильных устройствах. Цель данной статьи разработать высоко эффективный алгоритм закрашивания применимый для мобильных устройств. Мы представляем модификацию алгоритма, используя статистику сдвигов похожих блоков. Данный подход сокращает вычислительное время около 10-30 раз, что делает работу алгоритма интерактивной даже на мобильных устройствах. В статье включены эти экспериментальные результаты, а так же сравнение разработанного алгоритма с алгоритмом закрашивания основанного на экземплярах и показано преимущество нашего метода на различных изображениях.

Identifier:

oai:noad.sci.am:136026