The invention is applicable to the field of image processing technology, and provides a large area image restoration method, including the following steps: S1, input damaged image, extract the boundary of damaged area; S2, determine whether the boundary is empty, if the judgement result is yes, output the repaired image, if the judgement result is no, obtain the damaged block where each pixel is located at the boundary, and obtain the damaged block with the highest priority value. As the repaired block, S3, find the best matching block in the intact area and use the best matching block to repair the repaired block; S4, update the confidence value of each pixel in the repaired block, update the damaged area and return to S2. When the confidence item C (p) of the damaged block is small, the contribution of the confidence item C (p), the data item D (p), the gray change factor H (I) and the color confusion C (I) to the priority value should be considered equally, and the reasonable repair order of the damaged edge of the image can be reflected to the greatest extent. When the confidence item C (p) of the damaged block is small, the contribution of the confidence item C (p), the data item D (p), the gray change factor H (I) and the color confusion C (I) to the priority value should be considered equally.
【技术实现步骤摘要】
一种大面积图像修复方法
本专利技术属于图像处理
,提供了一种大面积图像修复方法。
技术介绍
图像修复是图像复原中的一个重要内容,其目的是利用图像现有的信息来恢复丢失的信息。可用于旧照片中丢失信息的恢复,视频文字去除以及视频错误隐藏等。简言之,图像修复就是对图像上信息缺损区域进行信息填充的过程,其目的就是为了对有信息缺损的图像进行复原,并且使得观察者无法察觉到图像曾经缺损或者已经修复,然而,传统Criminisi算法在计算目标图像块优先权函数时,偏向于注重垂直于梯度方向的信息,有可能会导致像素点修复顺序的不合理。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种大面积图像修复方法,解决现有Criminisi算法存在的修复顺序不合理的问题。为了解决上述目的,本专利技术提供一种大面积修复方法,该方法包括如下步骤:S1、输入破损图像,提取破损区域的边界;S2、判断边界是否为空,若判断结果为是,则输出修复图像,若判断结果为否,则获取边界处各像素点所在的破损块,将优先权值最大的破损块作为待修复块;S3、在完好区域内查找与待修复块最为匹配的最优匹配块,利用最优匹配块对待修复块进行修复;S4、更新修复后的待修复块内各像素点的置信度值,更新破损区域,返回S2。进一步的,所述破损块的优先权值计算公式具体如下:其中,P(p)为像素点p所在破损块的优先权值,H(I)为像素点p所在破损块的灰度变化因子,C(I)为像素点p所在破损块的颜色混乱度,D(p)像素点p所在破损块的数据项,C(p)为像素点p所在破损块的置信项,α、β、γ为三个参数为实验参数,且α+β+γ=1,其中,数据项D(p)的表 ...
【技术保护点】
1.一种大面积图像修复方法,其特征在于,所述方法包括如下:S1、输入破损图像,提取破损区域的边界;S2、判断边界是否为空,若判断结果为是,则输出修复图像,若判断结果为否,则获取边界处各像素点所在的破损块,将优先权值最大的破损块作为待修复块;S3、在完好区域内查找与待修复块最为匹配的最优匹配块,利用最优匹配块对待修复块进行修复;S4、更新修复后的待修复块内各像素点的置信度值,更新破损区域,返回S2。
【技术特征摘要】
1.一种大面积图像修复方法,其特征在于,所述方法包括如下:S1、输入破损图像,提取破损区域的边界;S2、判断边界是否为空,若判断结果为是,则输出修复图像,若判断结果为否,则获取边界处各像素点所在的破损块,将优先权值最大的破损块作为待修复块;S3、在完好区域内查找与待修复块最为匹配的最优匹配块,利用最优匹配块对待修复块进行修复;S4、更新修复后的待修复块内各像素点的置信度值,更新破损区域,返回S2。2.如权利要求1所述大面积图像修复方法,其特征在于,所述破损块的优先权值计算公式具体如下:其中,P(p)为像素点p所在破损块的优先权值,H(I)为像素点p所在破损块的灰度变化因子,C(I)为像素点p所在破损块的颜色混乱度,D(p)像素点p所在破损块的数据项,C(p)为像素点p所在破损块的置信项,α、β、γ为三个参数为实验参数,且α+β+γ=1,其中,数据项D(p)的表达式为:其中,χ为归一化因子...
【专利技术属性】
技术研发人员:王磊,樊旋,陈健,曹雏清,高云峰,
申请(专利权)人:芜湖哈特机器人产业技术研究院有限公司,
类型:发明
国别省市:安徽,34
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