本文提出一种基于不同视点样图的图像修复算法,其中包括一般平面图像或类似平面图像的修复以及图像中三维物体缺损区域的修复,方法是利用不同视点图像中的可见信息修补目标图像中的被遮挡或信息丢失区域。算法的关键是如何转化不同视点图像的可见信息为可用信息及如何利用得到的可用信息来有效修补目标图像。 对于一般平面图像或类似平面图像的修复,在用户交互指定待修复区域后,算法首先将图像分割为小同的场景平面并基于图像匹配将不同视点图像中的对应场景区域变换到当前视点,从而使其中的可见信息可被直接使用;进而通过定义合适的修复和融合优先级函数,提出基于纹理合成、图像融合及GraphCut最佳缝合线的图像修复新算法,利用场景平面warping图像中的可用信息逐步修补待修复区域。修复区域和原始图像的亮度差异通过基于Poisson方程的图像融合算法消除,以达到无缝的修复结果。 对于图像中三维物体缺损区域的修复,首先由用户交互地分离三维物体和剩余背景,利用给定的多幅样本图像,得到与待修复图像充分接近的三维物体和剩余背景的warping插值图像,再由这二幅变形插值图像对目标图像中损坏的三维物体和剩余背景分别进行修复,接下来的具体修复过程同上。 实验表明,本文算法能够较好地修复较大的信息缺损区域中的结构和纹理信息,具有一定的实用价值。