图像异常处理方法、装置、终端设备和可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供一种图像异常处理方法、装置、终端设备和可读存储介质，该方法包括：当检测到输入图像包括异常区域时，计算异常区域与围绕异常区域的局部区域之间的纹理匹配度和颜色匹配度；当纹理匹配度和颜色匹配度均超过各自对应的阈值，则选取图像修补算法对该异常区域进行修复。本申请通过对输入图像中的异常区域进行纹理匹配度及颜色匹配度的异常判断，并根据相应的判断结果来选取对应的处理算法，实现自适应修复算法的选取以进行图像异常处理，从而提高图像异常处理的效率等。从而提高图像异常处理的效率等。从而提高图像异常处理的效率等。

Image exception processing method, device, terminal device and readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
图像异常处理方法、装置、终端设备和可读存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种图像异常处理方法、装置、终端设备和可读存储介质。

技术介绍

[0002]通常地，如手机等手持式终端在出厂前需要进行镜头成像的出厂测试，以保证镜头成像质量等。例如，对于一些因灰尘附着而导致镜头成像会出现一些异常的黑点或白点，进而影响成像效果。又或者是，对于一些局部区域存在显示异常的图像，可利用图像修复技术进行修复。对于如在测试过程中，检测出异常区域等，需要选择一些修复算法进行修复，从而提高图像质量等。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请为了克服现有技术中的不足，提供一种图像异常处理方法、装置、终端设备和可读存储介质。
[0004]本申请的实施例提供一种图像异常处理方法，包括：
[0005]当检测到输入图像包括异常区域时，计算所述异常区域与围绕所述异常区域的局部区域之间的纹理匹配度和颜色匹配度；
[0006]当所述纹理匹配度和所述颜色匹配度均超过各自对应的阈值，则选取图像修补算法对所述异常区域进行修复。
[0007]在一种实施例中，该图像异常处理方法还包括：
[0008]当只有所述颜色匹配度超过对应的阈值，则选取图像偏色处理算法对所述异常区域进行修复。
[0009]在一种实施例中，利用所述图像修补算法进行修复之后，所述方法还包括：
[0010]当修复后的区域的颜色匹配度超过所述对应的阈值，则按照图像偏色处理算法继续修复。
[0011]在一种实施例中，所述计算所述异常区域与围绕所述异常区域的局部区域之间的纹理匹配度，包括：
[0012]在所述输入图像中选取一个围绕所述异常区域的局部区域；
[0013]对所述异常区域和所述局部区域进行边缘检测；
[0014]统计位于所述异常区域的边界两侧的边缘特性一致的像素，并将统计的所述边缘特性一致的像素在边界两侧的像素区域中的占比作为所述纹理匹配度。
[0015]在一种实施例中，所述计算所述异常区域与围绕所述异常区域的局部区域之间的颜色匹配度，包括：
[0016]在所述输入图像中选取一个围绕所述异常区域的环状局部区域；
[0017]在所述异常区域内选取一环状异常子区域，所述异常区域的边界作为所述环状异常子区域的外边界；
[0018]以所述环状异常子区域的外边界作为分界线，将所述环状异常子区域与所述环状局部区域的对应位置的像素点进行颜色比对以得到颜色比对度，所述颜色比对度用于判断两者的像素点的颜色是否匹配；
[0019]统计颜色匹配的像素点数量，将所述像素点数量与用于颜色比对的总像素点的比值作为所述颜色匹配度。
[0020]在一种实施例中，所述图像修补算法为：基于小波变换和纹理合成结合的图像修复算法、基于整体变分的图像修复算法、基于偏微分方程的图像修复算法或基于偏微分方程的图像修复改进算法。
[0021]在一种实施例中，利用所述图像偏色处理算法进行修复，包括：
[0022]计算所述异常区域的灰度直方图，并利用所述灰度直方图对所述异常区域的颜色进行均衡化处理，以使经过均衡化处理后的区域的颜色匹配度小于所述对应的阈值。
[0023]本申请的实施例还提供一种图像异常处理装置，包括：
[0024]计算模块，用于在检测到输入图像包括异常区域时，计算所述异常区域与围绕所述异常区域的局部区域之间的纹理匹配度和颜色匹配度；
[0025]修复模块，用于当所述纹理匹配度和所述颜色匹配度均超过各自对应的阈值，则选取图像修补算法对所述异常区域进行修复。
[0026]本申请的实施例还提供一种终端设备，所述终端设备包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器执行时，实施上述的图像异常处理方法。
[0027]本申请的实施例还提供一种可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实施上述的图像异常处理方法。
[0028]本申请的实施例具有如下有益效果：
[0029]本申请的图像异常处理方法通过基于异常区域的纹理及颜色信息来判断当前应当采取哪种方案来进行修复，例如，若异常区域只出现偏色现象，则可优先选取偏色处理算法进行调整以达到快速简单修复目的；又或者，若异常区域出现了纹理异常，则选取图像修补算法进行区域补修。通过针对不同的情况，自适应采用不同的处理算法进行图像异常处理，可提高处理效率等。
附图说明
[0030]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅用于示出本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
[0031]图1所示为本申请实施例1图像异常检测方法的第一流程示意图；
[0032]图2所示为本申请实施例1图像存在白点圆形异常区域的一种示意图；
[0033]图3所示为本申请实施例1图像异常检测方法的获取增强图像的流程示意图；
[0034]图4所示为本申请实施例1图像异常检测方法的积分投影波形；
[0035]图5所示为本申请实施例1图像异常检测方法的异常区域所在的标注框定位示意图；
[0036]图6所示为本申请实施例2图像异常处理方法的第一流程示意图；
[0037]图7所示为本申请实施例2图像异常处理方法的第二流程示意图；
[0038]图8所示为本申请实施例2图像异常处理方法的纹理匹配度计算流程示意图；
[0039]图9所示为本申请实施例2图像异常处理方法的边缘检测示意图；
[0040]图10所示为本申请实施例2图像异常处理方法的颜色匹配度计算流程示意图；
[0041]图11所示为本申请实施例2图像异常处理方法的颜色匹配示意图；
[0042]图12所示为本申请实施例3图像修复方法的第一流程示意图；
[0043]图13所示为本申请实施例3图像修复方法的边界像素点的填充优先级计算流程示意图；
[0044]图14所示为本申请实施例3图像修复方法的填充应用示意图；
[0045]图15所示为本申请实施例3图像修复方法的相似像素块优化函数构建流程示意图；
[0046]图16所示为本申请实施例3图像修复方法的一种填充流程示意图；
[0047]图17所示为本申请实施例3图像修复方法的一种填充效果对比图；
[0048]图18所示为本申请实施例3图像修复方法的另一种应用场景；
[0049]图19所示为本申请实施例4图像异常检测装置的一种结构示意图；
[0050]图20所示为本申请实施例5图像异常处理装置的一种结构示意图；
[0051]图21所示为本申请实施例6图像修复装置的一种结构示意图。
具体实施方式
[0052]下面将结合本申请实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像异常处理方法，其特征在于，包括：当检测到输入图像包括异常区域时，计算所述异常区域与围绕所述异常区域的局部区域之间的纹理匹配度和颜色匹配度；当所述纹理匹配度和所述颜色匹配度均超过各自对应的阈值，则选取图像修补算法对所述异常区域进行修复。2.根据权利要求1所述的图像异常处理方法，其特征在于，还包括：当只有所述颜色匹配度超过对应的阈值，则选取图像偏色处理算法对所述异常区域进行修复。3.根据权利要求1所述的图像异常处理方法，其特征在于，利用所述图像修补算法进行修复之后，所述方法还包括：当修复后的区域的颜色匹配度超过所述对应的阈值，则按照图像偏色处理算法继续修复。4.根据权利要求1所述的图像异常处理方法，其特征在于，所述计算所述异常区域与围绕所述异常区域的局部区域之间的纹理匹配度，包括：在所述输入图像中选取一个围绕所述异常区域的局部区域；对所述异常区域和所述局部区域进行边缘检测；统计位于所述异常区域的边界两侧的边缘特性一致的像素，并将统计的所述边缘特性一致的像素在边界两侧的像素区域中的占比作为所述纹理匹配度。5.根据权利要求1所述的图像异常处理方法，其特征在于，所述计算所述异常区域与围绕所述异常区域的局部区域之间的颜色匹配度，包括：在所述输入图像中选取一个围绕所述异常区域的环状局部区域；在所述异常区域内选取一环状异常子区域，所述异常区域的边界作为所述环状异常子区域的外边界；以所述环状异常子区域的外边界作为分界线，将所述环状异常子区域与所述环状局部区域的对应位置的像素点进行颜色比...

【专利技术属性】
技术研发人员：王亮，白宏益，
申请(专利权)人：深圳市万普拉斯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：