一种图像小区域缺损检测与修复方法技术

本发明专利技术公开了一种图像小区域缺损检测与修复方法，通过对所述样品图片和所述模板子图片进行归一化互相关处理，筛选相关系数矩阵获得对应的区域种子坐标，再利用区域生长算法结合实际需要设定阈值得到完整的缺损区域，最后采用改进的快速行进算法进行图像缺损区域修复，加入等照度线方向，并引入自适应插值的置信度因子，对破损区域的像素点插值，即当缺失像素进行插值时，对其邻域的原始像素全部信任，而对经修复得到的像素部分信任，由此避免误差累积导致的修复后破损区域模糊现象，解决了现有技术中的摄像头图像小区域缺损人工检测与修复效果不佳的技术问题。测与修复效果不佳的技术问题。测与修复效果不佳的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种图像小区域缺损检测与修复方法


[0001]本专利技术涉及数字图像处理
，尤其涉及一种图像小区域缺损检测与修复方法。

技术介绍

[0002]移动端设备的摄像头是在真空环境下生产的，由于环境中可能混有细微灰尘，导致生产的样品有部分瑕疵，最明显的就是利用这部分样品拍摄出的照片会有部分细小区域缺损，考虑到成本问题，生产商会对于这些照片进行人工分析，定位区域坐标，然后再利用修复算法对该区域进行修复。目前针对此类瑕疵的处理还存在以下的问题，首先是人工分析需要耗费大量的人力和时间，其次是修复效果也不是十分理想。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种图像小区域缺损检测与修复方法，旨在解决现有技术中的摄像头图像小区域缺损人工检测与修复效果不佳的技术问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术采用的一种图像小区域缺损检测与修复方法，包括下列步骤：
[0005]取样获得多张样品图片；
[0006]处理所述样品图片获得包含缺损区域的模板子图片；
[0007]对所述样品图片和所述模板子图片进行归一化互相关运算，获得相关系数矩阵；
[0008]根据所述相关系数矩阵设定阈值获得若干区域坐标；
[0009]利用区域生长算法对所述区域坐标进行区域扩充获得候选缺损区域；
[0010]修复所述候选缺损区域。
[0011]其中，所述样品图片使用同一个缺陷摄像模组拍摄取样，所述样品图片的数量大于等于三张。
[0012]其中，所述模板子图片在多张所述样品图片中截取相同大小且包含缺损区域的子图，然后进行灰度化处理后求均值获得。
[0013]其中，所述样品图片在与所述模板子图片进行归一化互相关运算前需进行灰度化处理。在对所述样品图片和所述模板子图片进行归一化互相关运算，获得相关系数的过程中，所有的归一化互相关值构成归一化互相关矩阵，然后从所述归一化互相关矩阵中按相关值从大到小顺序筛选出前五大相关值作为相关系数。
[0014]其中，所述区域坐标为所述前五大相关值所在的坐标。
[0015]其中，在对所述区域坐标进行区域扩充获得候选缺损区域的过程中，选择所述区域坐标的像素作为种子像素，选择所述种子像素与周围相邻原始像素进行比较，符合灰度差阈值的像素被添加到区域，区域通过添加与区域中已存在的像素相似的新相邻像素来增长，获得所述候选缺损区域。
[0016]其中，在修复所述候选缺损区域的过程中，基于快速进行算法计算修复，引入自适
应插值的置信度因子对所述候选缺损区域的像素点插值，每修复一个所述候选缺损区域的像素，都需要计算所述像素的置信度大小。
[0017]本专利技术的一种图像小区域缺损检测与修复方法，通过对所述样品图片和所述模板子图片进行归一化互相关处理，筛选相关系数矩阵获得对应的区域种子坐标，再利用区域生长算法结合实际需要设定阈值得到完整的缺损区域，最后采用改进的快速行进算法进行图像缺损区域修复，加入等照度线方向，并引入自适应插值的置信度因子，对破损区域的像素点插值，即当缺失像素进行插值时，对其邻域的原始像素全部信任，而对经修复得到的像素部分信任，由此避免误差累积导致的修复后破损区域模糊现象，解决了现有技术中的摄像头图像小区域缺损人工检测与修复效果不佳的技术问题。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1是本专利技术的一种图像小区域缺损检测与修复方法的流程示意图。
[0020]图2是本专利技术中M掩膜矩阵和R矩阵的构成示意图。
[0021]图3是本专利技术的快速行进伪代码步骤图。
[0022]图4是本专利技术的具体实施例的测试图片原图。
[0023]图5是本专利技术的具体实施例的模板子图片的处理过程图。
[0024]图6是本专利技术的具体实施例的mask(掩膜)图。
[0025]图7是本专利技术的具体实施例的修复结果图。
具体实施方式
[0026]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。
[0027]请参阅图1，本专利技术提出了一种图像小区域缺损检测与修复方法，包括下列步骤：
[0028]S1：取样获得多张样品图片；
[0029]S2：处理所述样品图片获得包含缺损区域的模板子图片；
[0030]S3：对所述样品图片和所述模板子图片进行归一化互相关运算，获得相关系数矩阵；
[0031]S4：根据所述相关系数矩阵设定阈值获得若干区域坐标；
[0032]S5：利用区域生长算法对所述区域坐标进行区域扩充获得候选缺损区域；
[0033]S6：修复所述候选缺损区域。
[0034]所述样品图片使用同一个缺陷摄像模组拍摄取样，所述样品图片的数量大于等于三张。
[0035]所述模板子图片在多张所述样品图片中截取相同大小且包含缺损区域的子图，然后进行灰度化处理后求均值获得。
[0036]所述样品图片在与所述模板子图片进行归一化互相关运算前需进行灰度化处理。在对所述样品图片和所述模板子图片进行归一化互相关运算，获得相关系数的过程中，所有的归一化互相关值构成归一化互相关矩阵，然后从所述归一化互相关矩阵中按相关值从大到小顺序筛选出前五大相关值作为相关系数。
[0037]所述区域坐标为所述前五大相关值所在的坐标。
[0038]在对所述区域坐标进行区域扩充获得候选缺损区域的过程中，选择所述区域坐标的像素作为种子像素，选择所述种子像素与周围相邻原始像素进行比较，符合灰度差阈值的像素被添加到区域，区域通过添加与区域中已存在的像素相似的新相邻像素来增长，获得所述候选缺损区域。
[0039]在修复所述候选缺损区域的过程中，基于快速进行算法计算修复，引入自适应插值的置信度因子对所述候选缺损区域的像素点插值，每修复一个所述候选缺损区域的像素，都需要计算所述像素的置信度大小。
[0040]首先截取同一样品摄像模组拍摄的同样大小且含有缺损区域的模板子图片若干(一般取3张)，对这些模板子图的R/G/B三通道分别累加取均值，然后进行灰度化处理同时对同一摄像模组拍摄的样品图进行灰度化处理。然后对样品图与模板子图进行归一化互相关运算，运算公式如下：
[0041][0042]R(x,y)表示归一化互相关值，T(i,j)为该像素在模板中的坐标。
[0043]为样品图中同样大小区域的像素平均值。
[0044]为模板子图的像素平均值。
[0045]所有的归一化互相关值构成归一化互相关矩阵K，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像小区域缺损检测与修复方法，其特征在于，包括下列步骤：取样获得多张样品图片；处理所述样品图片获得包含缺损区域的模板子图片；对所述样品图片和所述模板子图片进行归一化互相关运算，获得相关系数矩阵；根据所述相关系数矩阵设定阈值获得若干区域坐标；利用区域生长算法对所述区域坐标进行区域扩充获得候选缺损区域；修复所述候选缺损区域。2.如权利要求1所述的图像小区域缺损检测与修复方法，其特征在于，所述样品图片使用同一个缺陷摄像模组拍摄取样，所述样品图片的数量大于等于三张。3.如权利要求1所述的图像小区域缺损检测与修复方法，其特征在于，所述模板子图片在多张所述样品图片中截取相同大小且包含缺损区域的子图，然后进行灰度化处理后求均值获得。4.如权利要求1所述的图像小区域缺损检测与修复方法，其特征在于，所述样品图片在与所述模板子图片进行归一化互相关运算前需进行灰度化处理。5.如权利要求4所述的图像小区域缺损检测与修复方法，其特征在于，在对所述样品图片和所...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐智，李友强，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：