图像复原方法及装置、计算机可读存储介质、终端制造方法及图纸

一种图像复原方法及装置、计算机可读存储介质、终端，所述图像复原方法包括：获取待处理的图像；对所述图像中每一像素，利用其邻域像素的像素值进行模糊聚类处理，以确定每一像素所属的类别以及每一类别对应的类别像素值；将同一类别中的所有像素的像素值赋值为该类别对应的类别像素值，以得到复原后的图像。通过本发明专利技术技术方案可以改善图像修复的效果。

Image restoration method and device, computer readable storage medium, and terminal

An image restoration method and apparatus, computer readable storage medium, terminal, including the image restoration method: obtaining the image to be processed; for each pixel of the image, fuzzy clustering using the pixel value of neighboring pixels, each pixel to determine the category of each category and the corresponding type of pixel value; the pixels of all pixels in the same category assigned to the category value category pixel value corresponding to the restored image. The technical scheme can improve the effect of image inpainting.

【技术实现步骤摘要】
图像复原方法及装置、计算机可读存储介质、终端
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图像复原方法及装置、计算机可读存储介质、终端。
技术介绍
目前，在图像处理领域，对采集到的原始图像进行处理时，原始图像中目标的缺损或多余将会对图像识别造成困难，影响图像处理输出结果。例如在文本识别和车牌识别的场景中，汉字和数字出现缺损的情况，可能导致文本识别或车牌识别出现错误。现有技术中，图像修复的方法有很多种，较先提出的模型是以偏微分方程为基础的模型，主要用于较小区域的修复。后期，国内外学者提出了一种基于纹理结构的图像修复技术，主要用来填充图像中大块丢失的信息。但是，现有技术对图像修复的效果较差，图像修复的效果仍需改善。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是如何改善图像修复的效果。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种图像复原方法，图像复原方法包括：获取待处理的图像；对所述图像中每一像素，利用其邻域像素的像素值进行模糊聚类处理，以确定每一像素所属的类别以及每一类别对应的类别像素值；将同一类别中的所有像素的像素值赋值为该类别对应的类别像素值，以得到复原后的图像。可选的，所述对所述图像中每一本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像复原方法，其特征在于，包括：获取待处理的图像；对所述图像中每一像素，利用其邻域像素的像素值进行模糊聚类处理，以确定每一像素所属的类别以及每一类别对应的类别像素值；将同一类别中的所有像素的像素值赋值为该类别对应的类别像素值，以得到复原后的图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像复原方法，其特征在于，包括：获取待处理的图像；对所述图像中每一像素，利用其邻域像素的像素值进行模糊聚类处理，以确定每一像素所属的类别以及每一类别对应的类别像素值；将同一类别中的所有像素的像素值赋值为该类别对应的类别像素值，以得到复原后的图像。2.根据权利要求1所述的图像复原方法，其特征在于，所述对所述图像中每一像素，利用其邻域像素的像素值进行模糊聚类处理包括：利用每一像素的邻域信息更新该像素的像素值，所述邻域信息包括邻域灰度信息和邻域距离信息；利用更新后的像素值进行模糊聚类处理。3.根据权利要求1所述的图像复原方法，其特征在于，所述对所述图像中每一像素，利用其邻域像素的像素值进行模糊聚类处理之前还包括：根据预先确定的所述图像的分类对所述图像进行预处理，所述分类选自缺损分类和多余分类。4.根据权利要求1或3所述的图像复原方法，其特征在于，所述对所述图像中每一像素，利用其邻域像素的像素值进行模糊聚类处理之前还包括：确定所述图像的分类为缺损分类，对所述图像先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作。5.根据权利要求1或3所述的图像复原方法，其特征在于，所述对所述图像中每一像素，利用其邻域像素的像素值进行模糊聚类处理之前还包括：确定所述图像的分类为多余分类，对所述图像先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作。6.根据权利要求1所述的图像复原方法，其特征在于，所述对所述图像中每一像素，利用其邻域像素的像素值进行模糊聚类处理包括：确定所述图像中每一像素相对于各个类别的初始隶属度，以及每一类别的初始聚类中心；利用每一像素在其邻域窗口内邻域像素的像素值，基于当前的聚类中心和当前的隶属度迭代计算新的聚类中心以及每一像素的新的隶属度，直至迭代次数达到最大迭代次数，或者，所有像素的新的隶属度与当前的隶属度差值的最大值小于设定阈值；根据最后一次迭代确定的每一像素的新的隶属度确定该像素所属的类别，根据最后一次迭代确定的每一类别的新的聚类中心确定该类别对应的类别像素值。7.根据权利要求6所述的图像复原方法，其特征在于，采用以下公式计算每一像素的新的隶属度：其中，Uiter(i,k)为第iter次迭代时像素i相对于聚类中心k的新的隶属度，xi为像素i的像素值，vk为聚类中心k的像素值，m为预设的模糊指数，c为聚类中心的数量，W1和W2为像素i的邻域像素的像素信息，所述邻域像素的像素信息根据所述邻域像素的像素值和位置确定。8.根据权利要求6所述的图像复原方法，其特征在于，采用以下公式计算所述新的聚类中心：其中，viter为第iter次迭代时所述新的聚类中心k，N为所述图像中的像素总数，Uiter(i,k)为第iter次迭代时像素i相对于聚类中心k的新的隶属度，xi为像素i的像素值，W1为像素i的邻域像素的像素信息，所述邻域像素的像素信息根据所述邻域像素的像素值和位置确定。9.根据权利要求4所述的图像复原方法，其特征在于，所述图像为灰度图像，所述图像中目标部分的像素的像素值在第一像素取值范围内，背景部分的像素的像素值在第二像素取值范围内，其中所述第一像素取值范围与所述第二像素取值范围为相邻域；所述确定所述图像的分类为缺损分类，对所述图像先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作包括：横向扫描所述图像，确定像素值由所述第一像素取值范围变为所述第二像素取值范围的第一位置，确定像素值由所述第二像素取值范围变为所述第一像素取值范围的第二位置；从所述第一位置和所述第二位置的中间位置纵向双向扫描，确定像素值由所述第二像素取值范围变为所述第一像素取值范围的第三位置和第四位置；如果所述第一位置和所述第二位置的距离大于最小横向阈值且小于最大横向阈值，所述第三位置和所述第四位置的距离大于所述最小纵向阈值且小于所述最大纵向阈值，则对所述图像先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作。10.根据权利要求5所述的图像复原方法，其特征在于，所述图像为灰度图像，所述图像中目标部分的像素的像素值在第一像素取值范围内，背景部分的像素的像素值在第二像素取值范围内；其中所述第一像素取值范围与所述第二像素取值范围为相邻域，所述确定所述图像的分类为多余分类，对所述图像先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作包括：横向扫描所述图像，确定像素值由所述第二像素取值范围变为所述第一像素取值范围的第一位置，确定像素值由所述第一像素取值范围变为所述第二像素取值范围的第二位置；从所述第一位置和所述第二位置的中间位置纵向双向扫描，确定像素值由所述第一像素取值范围变为所述第二像素取值范围的第三位置和第四位置；如果所述第一位置和所述第二位置的距离大于最小横向阈值且小于最大横向阈值，所述第三位置和所述第四位置的距离大于所述最小纵向阈值且小于所述最大纵向阈值，则对所述图像先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作。11.根据权利要求9或10所述的图像复原方法，其特征在于，所述灰度图像为二值图像，所述第一像素取值范围为第一像素值，所述第二像素取值范围为第二像素值。12.根据权利要求9或10所述的图像复原方法，其特征在于，所述邻域像素的邻域窗口的大小根据以下参数确定：所述第一位置和所述第二位置的距离以及所述第三位置和所述第四位置的距离。13.根据权利要求1至3、6至10任一项所述的图像复原方法，其特征在于，所述获取待处理的图像包括：将原始图像分割为单字图像，所述原始图像包括至少一个字符，所述字符选自汉字、字母和数字。14.根据权利要求1至3、6至10任一项所述的图像复原方法，其特征在于，所述获取待处理的图像之后还包括：如果所述图像为彩色图像，则将所述图像转换为灰度图像。15.一种图像复原装置，其特征在于，包括：图像获取模块，用以获取待处理的图像；模糊聚类模块，用以对所述图像中每一像素，利用其邻域像素的像素...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯丽丽，朱频频，
申请(专利权)人：上海智臻智能网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31