【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像修复，尤其涉及一种图像修复方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
1、现有监控系统常与智能分析系统结合使用，对于存在异常的图片或视频会重点保存，并叠加绘制异常目标检测框（一般为红色矩形）。因此已保存的图像或视频存在局部干扰和遮挡，不利于后续深度学习模型训练直接使用，也不利于大数据统计分析。考虑到数据的稀缺性和应用价值，迫切需要一种移除彩色目标框的图像修复方法。
2、受限于拍摄场景和成像质量，人们对图像修复和图像编辑的需求日益增加。随着aigc急速发展，出现一些基于深度学习的ai图像修复方法和编辑工具。相比于专业工具ps等，该类ai工具展现出良好的易用性和惊人的修复效果。
3、传统图像修复工具，例如ps中的印章工具，基于图像自相似原理以结构传播的方式填充修复局部区域。
4、一般ai修复工具由前端页面和后端模型推理框架组成。用户上传图像至前端页面，使用笔刷绘制需要修复或移除的目标区域，生成对应原图位置的遮罩图。后端推理模型同时接收原图和遮罩图作为输入，端到端输出修复图像。
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【技术保护点】
1.一种图像修复方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像修复方法，其特征在于，所述提取待修复图像中存在目标框的待修复区域，生成二值化的遮罩图像，具体为：
3.根据权利要求2所述的图像修复方法，其特征在于，所述根据待去除的目标框的颜色，分别对所述RGB色域图像和HSV色域图像进行色彩阈值分割，得到RGB色域对应的第一二值化图像以及HSV色域对应的第二二值化图像，具体为：
4.根据权利要求2所述的图像修复方法，其特征在于，所述根据目标框颜色的单位颜色向量，从RGB色域的基向量中确定两个与其角度差较大的基向量进行施密特正交化...
【技术特征摘要】
1.一种图像修复方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像修复方法，其特征在于，所述提取待修复图像中存在目标框的待修复区域，生成二值化的遮罩图像，具体为：
3.根据权利要求2所述的图像修复方法，其特征在于，所述根据待去除的目标框的颜色，分别对所述rgb色域图像和hsv色域图像进行色彩阈值分割，得到rgb色域对应的第一二值化图像以及hsv色域对应的第二二值化图像，具体为：
4.根据权利要求2所述的图像修复方法，其特征在于，所述根据目标框颜色的单位颜色向量，从rgb色域的基向量中确定两个与其角度差较大的基向量进行施密特正交化分解，得到单位正交基，并根据所述单位正交基，对所述rgb色域图像进行坐标转换，得到以目标框颜色为基的色彩表示图像，具体为：
5.根据权利要求2所述的图像修复方法，其特征在于，所述根据目标框的几何属性，分别对形态学滤波后的第一二值化图像、第二二值化图像和第三二值化图像进行几何特征过...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐文达，梁浩，陈旭林，朱志发，
申请(专利权)人：深圳金三立视频科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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