本发明专利技术公开了自动移除图像中选定影像的方法和装置，具有修复速度快且修复效果好的优点。其技术方案为：方法包括：设置原始图上的待替换边界，以遮盖选定影像；设置以待替换边界上的点为中心的边界点所在块；在所有的边界点中找出块置信度最高的点ｐ′，点ｐ′对应的边界点所在块是ψｐ′；将待替换边界进行外扩，形成外扩后边界；在外扩后边界的范围内找出和点ｐ′的边界点所在块ψｐ′相较特征相似度最大的边界点所在块ψｑ′，ψｑ′对应的边界点是ｑ′，用ψｑ′来替换ψｐ′；将点ｑ′的８邻接像素与点ｐ′之间比较的特征相似度最大值赋给点ｐ′；返回查找置信度最高的点的步骤，在未处理过的边界点所在块中查找置信度最高的点，直到所有的待替换边界处理完毕。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种图像处理方法和装置，尤其涉及将图像中出现的选定影像进行自 动化移除的方法和装置。
技术介绍
在图像拍摄时，经常会在影像中不可避免的出现所不希望保存的局部影像，这就 会对用户的视觉感受带来很大的损失。现有的处理方法是通过手动移除来完成，具体方式 是在需要去除的局部影像中，通过图像编辑工具，手动抠图的方式，对局部影像区域进行修 复。这种操作方式极大耗费人力。增加了后期处理的负担。传统的修复图像技术分为两类。一类是基于几何图像模型的图像修补 (inpainting)技术，该类技术利用偏微分方程和物理热扩散原理，对图像进行修复，代表的 有:M. Bertalmio、A. L Bertozzi 等.《Navier-stokes，fluid dynamics, and image and video inpainting》；C.Ballester、V. Caselles 等《Avariational model for filling-in gray level and color images》；T. F.Chanand J. Shen《Non-texture inpainting by curvature-driyen diffusions (CDD)》。该类技术能够保存图像的线性结构，但只适用于修 补图像中的小尺度缺损；对于稍大的区域效果非常糟糕，常常在修复区域出现明显的模糊。 另一类是基于纹理合成的图像补全(completion)技术，其中代表性的有L. Limg，C. Liu 等《Real-timetexture synthesis by patch-based sampling》;A. Efros and W. T. Freeman 《Image quilting for texture synthesis and transfer》；M.Ashikhmin《Synthesizing natural textures》；该类技术优点是速度快，但缺点不能很好的保存图像线性结构。之后 的作者在借鉴inpainting的思想，对此进行改进，比如A. Criminisi等《Object removal by exemplar-based inpainting)) ；D. Simakov 等((Summarizing visual data using bidirectional similarity)). CH0,T. S.等〈〈The patch transform and its appl ications to image editing》；K0M0DAKIS, N.等《Image completion using efficient belief propagation viapriority scheduling and dynamic pruning》；KUMAR, N.等《What is a goodnearest neighbors algorithm for finding similar patches in images ？))； RUBINSTEIN, Μ.等《Improved seam carving for video retargeting》；WEXLER, Y 等 ((Space-time completion of video》。该技术对于填充图像中大的丢失块有较好的效果， 也能保存图像的结构，但速度非常慢，对于一张1200*1200大小的图片，修复200*200区域 常常需要几分钟甚至半小时。因此上述技术对于局部影像去除或修复应用来说，都具有很 大的局限性。所以，如何自动去除或修复选定影像区域，是个急需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决上述问题，提供了一种自动移除图像中选定影像的方法， 具有修复速度快且修复效果好的优点。本专利技术的另一目的在于提供了一种自动移除图像中选定影像的装置。本专利技术的技术方案为本专利技术揭示了一种自动移除图像中选定影像的方法，包 括设置原始图上的待替换边界，以遮盖选定影像；设置以待替换边界上的点为中心的边界点所在块；在所有的边界点中找出块置信度最高的点ρ'，点ρ'对应的边界点所在块是 Vp'；将待替换边界进行外扩，形成外扩后边界；在外扩后边界的范围内找出和点P'的边界点所在块UV相较特征相似度最大的 边界点所在块，Vi'对应的边界点是q'，用UV来替换Ψρ,；将点q'的8邻接像素与点P'之间比较的特征相似度最大值赋给点P'；返回查找置信度最高的点的步骤，在未处理过的边界点所在块中查找置信度最高 的点，直到所有的待替换边界处理完毕。根据本专利技术的自动移除图像中选定影像的方法的一实施例，在设置原始图上的待 替换边界之前还包括将原始图进行缩小，以使后续的处理对象是缩小后的原始图。根据本专利技术的自动移除图像中选定影像的方法的一实施例，通过插值算法将原始 图进行缩小。根据本专利技术的自动移除图像中选定影像的方法的一实施例，在找到点ρ'和点 q'之后，根据原始图缩小比例找到原始图中对应的两个点P和q以及这两个点P和q所对 应的块％和，用替换Ψρ，并将点q的8邻接像素与点ρ之间比较的特征相似度最 大值赋给点P。根据本专利技术的自动移除图像中选定影像的方法的一实施例，在设置原始图上的待 替换边界的步骤中，将待替换边界标记为和背景色不同的颜色，以使与背景色颜色不同的 边界成为待替换边界。本专利技术还揭示了一种自动移除图像中选定影像的装置，包括边界设置模块，设置原始图上的待替换边界，以遮盖选定影像；边界点所在块设置模块，耦接边界设置模块，设置以待替换边界上的点为中心的 边界点所在块；置信度处理模块，耦接置信度处理模块，在所有的边界点中找出块置信度最高的 点P'，点ρ'对应的边界点所在块为UV ；边界外扩模块，耦接置信度处理模块，将待替换边界进行外扩，形成外扩后边界；替换处理模块，耦接该边界外扩模块，在外扩后边界的范围内找出和点ρ'的边界 点所在块UV相较特征相似度最大的边界点所在块，V,'对应的边界点是Y，用边界 点所在块11V替换边界点所在块Vp,；赋值模块，耦接替换处理模块和置信度处理模块，将点q'的8邻接像素与点ρ' 之间比较的特征相似度最大值赋给点P'，返回置信度处理模块进行处理，由置信度处理模 块在未处理过的边界点所在块中查找置信度最高的点，直到所有的待替换边界处理完毕。根据本专利技术的自动移除图像中选定影像的装置的一实施例，该装置还包括图像缩小模块，耦接在边界设置模块之前，该图像缩小模块将原始图进行缩小，以使后续的处理对 象是缩小后的原始图。根据本专利技术的自动移除图像中选定影像的装置的一实施例，在图像缩小模块中设 有一插值处理单元，通过插值处理单元中的插值算法的运行将原始图进行缩小。根据本专利技术的自动移除图像中选定影像的装置的一实施例，在替换处理模块中还 包括原始图映射单元，该替换处理模块在找到点P'和点q'之后启动原始图映射单元，原 始图映射单元根据原始图缩小比例找到原始图中对应的两个点P和q以及这两个点P和q 所对应的块Ψρ和，以使替换Ψρ，并在赋值模块中将点q的8邻接像素与点ρ之间 比较的特征相似度最大值赋给点P。根据本专利技术的自动移除图像中选本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种自动移除图像中选定影像的方法，包括：设置原始图上的待替换边界，以遮盖选定影像；设置以待替换边界上的点为中心的边界点所在块；在所有的边界点中找出块置信度最高的点ｐ′，点ｐ′对应的边界点所在块是ψ↓［ｐ′］；将待替换边界进行外扩，形成外扩后边界；在外扩后边界的范围内找出和点ｐ′的边界点所在块ψ↓［ｐ′］相较特征相似度最大的边界点所在块ψ↓［ｑ′］，ψ↓［ｑ′］对应的边界点是ｑ′，用ψ↓［ｑ′］来替换ψ↓［ｐ′］；将点ｑ′的８邻接像素与点ｐ′之间比较的特征相似度最大值赋给点ｐ′；返回查找置信度最高的点的步骤，在未处理过的边界点所在块中查找置信度最高的点，直到所有的待替换边界处理完毕。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：徐小明，殷铭，刘玉亭，
申请(专利权)人：上海杰图软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：31[中国|上海]
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。