一种图像修复方法技术

本发明专利技术公开了一种图像修复方法，属于图像处理技术领域。本发明专利技术的图像修复方法通过对Criminisi算法进行改进，根据自然图像中存在大量对称或有规则的物体的特点，在进行模板的搜索时，通过对待修复块或样本块进行不同角度的旋转和/或映射变换，来提高最相似模板的搜索成功率，防止错误匹配的发生，进而有效改善了图像的修复效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及ー种图像修复方法，用于对受损数字图像进行修复或数字图像中遮挡物的移除，属于图像处理

技术介绍
数字图像修复是按照一定的规则，根据原有图像中的有效信息，对图像中破损的区域进行信息的填充和修正，以期达到视觉上的修复效果，最終恢复原图像连续、完整、自然的视觉效果。目前存在两大类卓有成效的图像修复技术ー类是基于几何图像模型的图像补全技木，该技术适用于修补图像中的小尺度缺损，另ー类是基于纹理合成的图像补全 技木，该技术适用于填充图像中大的丢失块。基于纹理的图像修复技术借鉴了纹理合成的方法来寻找最佳匹配块并进行复制，是目前主流的方法，它有效地结合了偏微分方程和纹理合成的优点，相对其他算法而言，可以处理大面积的图像破损，获得较好的视觉效果。Criminisi等人提出的基于模板的图像修复算法(參见. IEEE Transastions on Image Processing.2004，13(9) :1200-1212.]),在保持图像纹理信息的同时也保持了结构信息，其实现简单且修复精确，不会导致模糊，因而得到大量的应用。目前也出现了ー些Criminisi算法的改进算法，例如，张嵩等提出的一种“基于可变大小模板的改进图像修复算法”(參见文献)，在Criminisi算法基本框架下，采用大小可变的模板来提高搜索准确率。又如，孟春芝等提出的ー种“自适应样本块大小的图像修复方法”(參见·中国图像图形学报.2012，17(3) :337-341.])，在Criminisi算法基本框架下，采用自适应确定待修复样本块大小来提高图像修复效果。Criminisi算法及其改进算法均包括以下步骤步骤I、确定图像中的待修复区域；步骤2、计算以待修复区域边界上的每一点为中心，大小为m*m个像素的各图像块的优先权，取优先权最大的图像块作为待修复块，m为模板大小，取值为大于等于I的整数；步骤3、在图像已知区域内捜索与待修复块最近似的图像块作为最佳匹配块；步骤4、以搜索到的最佳匹配块作为模板对待修复块进行修复，(即利用模板中的像素对待修复块的相应区域进行填充);步骤5、更新置信度值；步骤6、重复执行步骤2至步骤5，直至待修复区域中各部分均完成修复但上述的Criminisi算法及其改进算法采用模板寻■找最佳匹配块时,容易产生错误匹配甚至查找失败问题，尤其对于真实的自然图像，这种情况更加严重
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术不足，提供一种基于多方向模板的图像修复方法，通过对模板的匹配方向进行选择，提高了最佳匹配块的查找成功率，防止错误匹配，进而提升图像的修复效果。本专利技术具体采用以下技术方案解决上述技术问题。ー种图像修复方法，包括以下步骤步骤I、确定图像中的待修复区域；步骤2、计算以待修复区域边界上的每一点为中心，大小为m*m个像素的各图像块的优先权，取优先权最大的图像块作为待修复块，m为大于等于I的整数；步骤3、捜索与待修复块最相似的模板，然后利用捜索到的模板对所述待修复块进行修复； 步骤4、更新置信度值；步骤5、重复执行步骤2至步骤4，直至待修复区域中各部分均完成修复；步骤3具体包括以下步骤步骤301、对所述待修复块按照不同角度进行旋转和/或映射变换，得到ー组不同的图像块；步骤302、分别以步骤301中得到的各图像块为源图像块，在图像已知区域内捜索与源图像块相似度最高的目标样本块，得到一组待选匹配块；步骤303、选择相似度最高的待选匹配块作为最佳匹配块；步骤304、根据最佳匹配块所对应的源图像块的旋转和/或映射变换过程，对最佳匹配块进行逆变换，即得到模板；步骤305、将模板中相应区域的像素复制到所述待修复块中的未知区域。ー种图像修复方法，包括以下步骤步骤I、确定图像中的待修复区域；步骤2、计算以待修复区域边界上的每一点为中心，大小为m*m个像素的各图像块的优先权，取优先权最大的图像块作为待修复块，m为大于等于I的整数；步骤3、捜索与待修复块最相似的模板，然后利用捜索到的模板对所述待修复块进行修复；步骤4、更新置信度值；步骤5、重复执行步骤2至步骤4，直至待修复区域中各部分均完成修复；步骤3具体包括以下步骤步骤301、对图像已知区域内每ー个大小为m*m个像素的原始样本块进行以下处理将原始样本块分别按照不同角度进行旋转和/或映射变换，得到一组变换后的样本块；所有原始样本块经变换后得到的变换后的样本块，共同组成待选匹配块集合；步骤302、从待选匹配块集合中捜索与待修复块的相似度最高的待选匹配块作为模板；步骤303、将模板中相应区域的像素复制到所述待修复块中的未知区域。优选地，所述按照不同角度进行旋转和/或映射变换，具体是指分别旋转0°、90。,180° ,270°，以及分别映射 0°、90。,180° ,270°。本专利技术通过对Criminisi算法进行改进，根据自然图像中存在大量对称或有规则的物体的特点，在进行模板的搜索时，通过对待修复块或样本块进行不同角度的旋转和/或映射变换，来提高最相似模板的捜索成功率，防止错误匹配的发生，进而有效改善了图像的修复效果。附图说明图I是本专利技术的图像修复方法的流程图；图2是Criminisi算法的图像修复过程示意图；其中，图2 Ca)为待修复图像，图2(b)为确定待修复块不意图，图2 (C)为选取最佳匹配块不意图，图2 (d)为修复后的结果图；图3是本专利技术方法的原理示意图，其中，图3 (a)为原图，图3 (b)利用样本块b、c对待修复块a进行修复的原理示意图；图4是对图3 (a)中的样本块b分别旋转0°、90°、180°、270°，以及映射0°、90°、180°、270°所得到的8个图像块； 图5是采用本Criminisi算法对对称几何图像进行修复的效果示意图，其中，图5 (a)为原图，图5 (b)为待修复区域标注图，图5 (c) 图5 (e)为修复中间过程图，图5(f)为修复结果图；图6是采用本专利技术方法对对称几何图像进行修复的效果示意图，其中，图6 (a)为原图，图6 (b)为待修复区域标注图，图6 (C) 图6 (e)为修复中间过程图，图6 (f)为修复结果图；图7是采用Criminisi算法对自然图像进行修复的效果示意图，其中，图7 (a)为原图，图7 (b)为待修复区域标注图，图7 (c) 图6 (e)为修复中间过程图，图7 (f)为修复结果图。图8是采用本专利技术方法对自然图像进行修复的效果示意图，其中，图8(a)为原图，图8 (b)为待修复区域标注图，图8 (c) 图8 (e)为修复中间过程图，图8 (f)为修复结果图。具体实施例方式本专利技术的思路是针对现有基于模板的图像修复方法中，在进行最佳匹配块的搜索过程中，容易产生错误匹配甚至查找失败问题，通过对待修复块或样本块进行不同角度的旋转和/或映射变换，来提高最相似模板的捜索成功率，防止错误匹配的发生，进而有效改善了图像的修复效果。为了便于公众理解，下面结合附图对本专利技术的技术方案进行详细说明。图2显示了 Criminisi算法的图像修复过程，图2 (a)为待修复图像，图2 (b)为确定待修复块不意图，图2 (c)为选取最佳匹配块不意图，图2 (d)为修复后的结果图。如图所示，用I表示输入的待修复图像，Ω表示待修复区域本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像修复方法，包括以下步骤：步骤1、确定图像中的待修复区域；步骤2、计算以待修复区域边界上的每一点为中心，大小为？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？个像素的各图像块的优先权，取优先权最大的图像块作为待修复块，为大于等于1的整数；步骤3、搜索与待修复块最相似的模板，然后利用搜索到的模板对所述待修复块进行修复；步骤4、更新置信度值；步骤5、重复执行步骤2至步骤4，直至待修复区域中各部分均完成修复；其特征在于，步骤3具体包括以下步骤：步骤301、对所述待修复块按照不同角度进行旋转和/或映射变换，得到一组不同的图像块；步骤302、分别以步骤301中得到的各图像块为源图像块，在图像已知区域内搜索与源图像块相似度最高的目标样本块，得到一组待选匹配块；步骤303、选择相似度最高的待选匹配块作为最佳匹配块；步骤304、根据最佳匹配块所对应的源图像块的旋转和/或映射变换过程，对最佳匹配块进行逆变换，即得到模板；步骤305、将模板中相应区域的像素复制到所述待修复块中的未知区域。2012101769784100001dest_path_image002.jpg,2012101769784100001dest_path_image004.jpg...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：吴学文，宋云云，刘娜，王慧斌，沈洁，瞿永钢，孔飞，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：