一种度量图像/图像块相似性的方法技术

本发明专利技术涉及一种度量图像/图像块相似性的方法，包括：S1：获取两幅三维空域图像，分别记为V和W；S2：利用三维紧框架对三维空域图像V和W进行分解，得到若干子带；S3：计算V和W的各高频子带对应的拉普拉斯概率，并对该子带进行加权；S4：记待度量相似性的两个图像块为X与Y，分别从V与W的低频与高频子带的每个通道上取出图像块X和Y对应的数据块，并计算数据块的统计量；S5：根据数据块的统计量计算X和Y在各个子带的各通道上的相似性；S6：计算X和Y在各个子带的各通道的相似性的平均值，作为X与Y的相似性。本发明专利技术所述方法可有效提升图像/图像块相似性度量的准确度，可提升图像修复质量。

【技术实现步骤摘要】
一种度量图像/图像块相似性的方法
本专利技术涉及图像处理
，更具体地，涉及一种度量图像/图像块相似性的方法。
技术介绍
图像修复(ImageInpainting)是一种填充图像缺失区域的技术，追求自然一体的修复结果，使得观察者无法分辨出改动过的图像内容或区域。基于图像块的图像修复(Patch-BasedImageInpainting)是图像修复中的一类方法，将图像划分成多个大小相同的图像块(图像块之间允许存在重叠)，以图像块为基本单位进行图像块匹配、缺失像素填充等，以达到图像修复的目的。在基于图像块的图像修复中，图像块匹配是其中的关键步骤。在进行图像块匹配时，如果图像块的相似性度量性能差，就有可能匹配到错误的图像块内容并填补到缺失区域，进而影响到后续的图像修复过程，导致最终的修复结果存在较为明显的伪影。结构纹理相似性度量(Structuraltexturesimilaritymetrics)，其中使用steerablefilterdecomposition将灰色图像分解成多个子带，在各个子带上计算对应的统计量(均值、方差、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种度量图像/图像块相似性的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/nS1：获取两幅三维空域图像，分别记为V和W；/nS2：利用三维紧框架对三维空域图像V和W进行分解，得到若干子带，所述子带包括高频子带和低频子带；/nS3：计算V和W的各高频子带对应的拉普拉斯概率；使用该拉普拉斯概率对该高频子带进行加权，即使用拉普拉斯概率与其对应的通道信息进行点乘；/nS4：记待度量相似性的两个图像块为X与Y，分别从V与W的低频与高频子带的每个通道上取出图像块X和Y对应的数据块，并计算数据块的统计量；/nS5：根据数据块的统计量计算X和Y在各个子带的各通道上的相似性；/nS6：计算X和Y在各个子带的各通...

【技术特征摘要】
1.一种度量图像/图像块相似性的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1：获取两幅三维空域图像，分别记为V和W；
S2：利用三维紧框架对三维空域图像V和W进行分解，得到若干子带，所述子带包括高频子带和低频子带；
S3：计算V和W的各高频子带对应的拉普拉斯概率；使用该拉普拉斯概率对该高频子带进行加权，即使用拉普拉斯概率与其对应的通道信息进行点乘；
S4：记待度量相似性的两个图像块为X与Y，分别从V与W的低频与高频子带的每个通道上取出图像块X和Y对应的数据块，并计算数据块的统计量；
S5：根据数据块的统计量计算X和Y在各个子带的各通道上的相似性；
S6：计算X和Y在各个子带的各通道的相似性的平均值，作为X与Y的相似性。


2.根据权利要求1所述度量图像/图像块相似性的方法，其特征在于，S2所述利用三维紧框架对三维空域图像进行分解具体为：
作一层分解时，得到1个低频子带和13个高频子带；
从第二层分解开始，都是基于上一层的低频子带进行特征提取，每层分解得到1个低频子带和13个的高频子带；即，对三维空域图像作n层分解时，可以得到1个低频子带和13n个高频子带。


3.根据权利要求2所述度量图像/图像块相似性的方法，其特征在于，在三维空间构建三维直角坐标系，以水平方向为x轴和y轴，竖直方向为z轴，13个高频子带为三维空域图像在各个方向上特征：x、y、z方向上各1个高频子带，xy、xz、yz方向上各2个高频子带，xyz方向上的4个高频子带。


4.根据权利要求3所述度量图像/图像块相似性的方法，其特征在于，利用三维紧框架对三维空域图像进行分解本质是对三维空域图像中的每8个数据点进行分层特征提取；
以8个数据为长方体的8个顶点，长方体的上表面和下表面各有4个数据点，分别来源于图像的两个通道；
作三维紧框架的第n层分解时，相邻的数据点之间间隔为2n-1-1个像素；
对于三维紧框架特征中的每个数据点，都可以根据上述的间隔要求，从三维空域图像或是上一层的低频子带中获取8个数据点，由这8个数据点计算得到。


5.根据权利要求4所述度量图像/图像块相似性的方法，其特征在于，高频子带中包含的是空域图像或是上一层的低频子带在各个方向上的变化情况，为三维空域图像中的每8个数据点的两两组合的差值，捕获的是图像的梯度信息；
而低频子带中的每个点是每8个数据点的平均值，低频子带是模糊的。


6.根据权利要求5所述度量图像/图像块相似性的方法，其特征在于，S3所述计算各高频子带对应的拉普拉斯概率的操作为：
图像V为一幅RGB彩色图像，设其二维分辨率为n1行与n2列，即
使用表示图像V的三维紧框架特征的第i个子带，表示Vi的第j(j＝1,2,3)个通道，将Vi,j按列堆叠成向量得到
Vi,j的均值为：



其中，vi,j[k]表示vi,j中的第k个元素，n1n2为vi,j的点个数；
假设Vi,j中的数据点服从拉普拉斯分布，那么Vi,j的标准差为：

【专利技术属性】
技术研发人员：李炎然，赵泽洪，朱泽轩，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东;44