本发明专利技术提供一种图像修补方法和装置，所述方法包括如下步骤：获取目标图像的空洞区域；提取所述空洞区域的边界纹理块；根据纹理信息和深度信息搜索与所述边界纹理块最匹配的无损纹理块；根据所述无损纹理块中的像素对所述边界纹理块中对应位置的像素进行修补。上述图像修补方法和装置，同时根据纹理信息和深度信息查找用于修补的参考像素，可以提高参考像素的准确性，从而提高对空洞区域进行填补的准确性，从而使2维图像转3维图像过程中输出的3D图像更加平滑自然。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供一种图像修补方法和装置，所述方法包括如下步骤：获取目标图像的空洞区域；提取所述空洞区域的边界纹理块；根据纹理信息和深度信息搜索与所述边界纹理块最匹配的无损纹理块；根据所述无损纹理块中的像素对所述边界纹理块中对应位置的像素进行修补。上述图像修补方法和装置，同时根据纹理信息和深度信息查找用于修补的参考像素，可以提高参考像素的准确性，从而提高对空洞区域进行填补的准确性，从而使2维图像转3维图像过程中输出的3D图像更加平滑自然。【专利说明】图像修补方法和装置
本专利技术涉及数字图像处理技术，特别是涉及一种图像修补方法和装置。
技术介绍
对2D图像转3D图像过程中产生的目标图像，通常使用的滤波器平滑等处理，虽然能够对空洞区域进行填补，但是由于缺乏对纹理信息的判断，导致采用空洞周围错误的像素点进行填补，图像修补不准确，产生质量较差的图像。
技术实现思路
基于此，有必要针对传统图像修补技术不够准确的问题，提供一种能够提高准确性的图像修补方法。 此外，还有必要针对传统图像修补技术不够准确的问题，提供一种能够提高准确性的图像修补装置。 一种图像修补方法，包括如下步骤:获取目标图像的空洞区域；提取所述空洞区域的边界纹理块；根据纹理信息和深度信息搜索与所述边界纹理块最匹配的无损纹理块；根据所述无损纹理块中的像素对所述边界纹理块中对应位置的像素进行修补。 在其中一个实施例中，所述提取所述空洞区域的边界纹理块的步骤包括:对空洞区域的边界纹理块分配优先级；根据所述优先级从高到低提取边界纹理块。 在其中一个实施例中，所述根据纹理信息和深度信息搜索与所述边界纹理块最匹配的无损纹理块的步骤包括:搜索与所述边界纹理块中的无损点区域纹理相似的无损纹理块；筛选出平均深度值大于无损点区域的平均深度值的一个无损纹理块，作为最匹配的无损纹理块。 在其中一个实施例中，所述根据纹理信息和深度信息搜索与所述边界纹理块最匹配的无损纹理块的步骤包括:获取所述边界纹理块与无损纹理块之间的差异系数d(A，B)=SAD (A, B) +Lambda*ABS (AVG (Σ depth (a)) -AVG (Σ depth (b)))，其中 A 为边界纹理块中的像素点集合，B为无损点纹理块中的像素点集合，SAD表示计算A与B之间的绝对差之和，a为A中的无损点，b为无损纹理块B中的无损点，a与b的位置相对应的相同，depth O表示像素点的深度值，Lambda为乘法因子；获取差异系数最小的无损纹理块作为与所述边界纹理块最匹配的无损纹理块。 在其中一个实施例中，所述乘法因子Lambda为:当满足表达式AVG ((c))彡AVG ((b))时，取值为LambdaB，而当满足表达式AVG ((c)) > AVG ((b))时，取值为 LambdaF,其中 LambdaB < LambdaF, c 为 A 的受:损点。 一种图像修补装置，其特征在于，包括:获取模块，用于获取目标图像的空洞区域；提取模块，用于提取所述空洞区域的边界纹理块；搜索模块，用于根据纹理信息和深度信息搜索与所述边界纹理块最匹配的无损纹理块；修补模块，用于根据所述无损纹理块中的像素对所述边界纹理块中对应位置的像素进行修补。 在其中一个实施例中，所述提取模块包括:分配单元，用于对空洞区域的边界纹理块分配优先级；提取单元，用于根据所述优先级从高到低提取边界纹理块。 在其中一个实施例中，所述搜索模块包括:搜索单元，用于搜索与所述边界纹理块中的无损点区域纹理相似的无损纹理块；筛选单元，用于筛选出平均深度值大于无损点区域的平均深度值的一个无损纹理块，作为最匹配的无损纹理块。 在其中一个实施例中，所述搜索模块包括:匹配单元，用于获取所述边界纹理块与无损纹理块之间的差异系数 d (A, B) = SAD (A, B) +Lambda*ABS (AVG (Σ depth (a)) -AVG (Σ depth (b)))，其中A为边界纹理块中的像素点集合，B为无损点纹理块中的像素点集合，SAD表示计算A与B之间的绝对差之和，a为A中的无损点，b为无损纹理块B中的无损点，a与b的位置相对应的相同，cbpthO表示像素点的深度值，Lambda为乘法因子；对比单元，用于获取差异系数最小的无损纹理块作为与所述边界纹理块最匹配的无损纹理块。 在其中一个实施例中，所述搜索模块还包括赋值单元，用于对乘法因子Lambda赋值:当满足表达式AVG ((c))彡AVG ((b))时，取值为LambdaB，而当满足表达式AVG ((c)) >AVG((b))时，取值为 LambdaF,其中 LambdaB < LambdaF, c 为 A 的受:损点。 上述图像修补方法和装置，通过获取目标图像的空洞区域，提取空洞区域的边界纹理块，根据纹理信息和深度信息搜索与边界纹理块最匹配的无损纹理块，根据无损纹理块对边界纹理块进行修补，同时根据纹理信息和深度信息查找用于修补的参考像素，可以提高参考像素的准确性，从而提高对空洞区域进行填补的准确性，从而使2维图像转3维图像过程中输出的3D图像更加平滑自然。 【专利附图】【附图说明】 图1为一个实施例中一种图像修补方法流程示意图； 图2为另一个实施例中一种图像修补方法流程示意图； 图3为又一个实施例中一种图像修补方法流程示意图； 图4为又一个实施例中一种图像修补方法流程示意图； 图5为一个实施例中一种图像修补装置结构示意图； 图6为另一个实施例中一种图像修补装置结构示意图； 图7为又一个实施例中一种图像修补装置结构示意图； 图8为又一个实施例中一种图像修补装置结构示意图。 【具体实施方式】 下面结合具体的实施例及附图对监护数据的波形形成方法及装置的技术方案进行详细的描述，以使其更加清楚。 如图1所示，一种图像修补方法，包括如下步骤: 步骤S110，获取目标图像的空洞区域。 本实施例中，在2D图像转3D图像后产生目标图像，由于对二维的场景有进行位移，所以在场景边缘位置会留下移动痕迹，即一些空洞区域，空洞区域通常为单一颜色，如灰色或者黑色，纹理比较单一，通过噪声分析即可检测出空洞区域所在，如将被噪声区域包围的噪声单一的像素区域作为空洞区域。 步骤S130，提取空洞区域的边界纹理块。 本实施例中，在空洞区域的边界部分往往包括受损点和无损点，通过对受损点和无损点的颜色进行对比，可以形成比较鲜明的边界。由于相邻的像素数据比较相似，所以保留边界区域中的无损点，用于对受损点的纹理结构进行预测。由于在不同边界段的纹理变化趋势是有所不同的，所以根据纹理变化程度对边界进行分段，以分段处理边界纹理块，提取边界段以及边界段两侧的受损点和无损点形成空洞区域的边界纹理块。 步骤S150，根据纹理信息和深度信息搜索与边界纹理块最匹配的无损纹理块。 本实施例中，搜索最匹配的无损纹理块时，不仅考虑纹理上的相似度，而且考虑图像深度上的匹配度，因为纹理可以分布在前景图像中，也可能分布在背景图像中，如果以前景图像来修补背景图像，将导致错误的修补，所以先根据纹理信息搜索相似的纹理块，然后，分析深度值的匹配程本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种图像修补方法，包括如下步骤：获取目标图像的空洞区域；提取所述空洞区域的边界纹理块；根据纹理信息和深度信息搜索与所述边界纹理块最匹配的无损纹理块；根据所述无损纹理块中的像素对所述边界纹理块中对应位置的像素进行修补。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：肖本，汪大崴，孔德明，
申请(专利权)人：深圳深讯和科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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