基于轮廓匹配的图像修复方法技术

本发明专利技术公开了一种基于轮廓匹配的图像修复方法，该图像修复方法采用标记确定待修复区域，并在待修复图像中定义待修复块，通过轮廓匹配在参考图形中相应的最佳匹配块，以最佳匹配块对待修复块中包含的待修复像素进行预修复，移动待修复块，每次移动后进行轮廓匹配，得到最佳匹配块，依次对所有待修复像素进行预修复，最后对任意像素，将所有最佳匹配块中对应像素的像素值进行加权处理，用加权处理结果对该像素进行最终修复。本发明专利技术的图像修复方法，通过轮廓匹配对对待修复图像进行匹配修复，以像素为单位逐步完成修复，且本发明专利技术的修复包括预修复和最终修复，通过两次修复，修复精度高，且仅需人工干预少，适用于自适应修复。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种，该图像修复方法采用标记确定待修复区域，并在待修复图像中定义待修复块，通过轮廓匹配在参考图形中相应的最佳匹配块，以最佳匹配块对待修复块中包含的待修复像素进行预修复，移动待修复块，每次移动后进行轮廓匹配，得到最佳匹配块，依次对所有待修复像素进行预修复，最后对任意像素，将所有最佳匹配块中对应像素的像素值进行加权处理，用加权处理结果对该像素进行最终修复。本专利技术的图像修复方法，通过轮廓匹配对对待修复图像进行匹配修复，以像素为单位逐步完成修复，且本专利技术的修复包括预修复和最终修复，通过两次修复，修复精度高，且仅需人工干预少，适用于自适应修复。【专利说明】
本专利技术涉及计算机图像处理领域，尤其涉及一种。
技术介绍
图像修复算法一直是图像领域里的难点和热点问题之一。之前通常的修复算法是通过线性插值在一维上进行处理。图像修复具有广泛的应用需求。但大多数图像修复算法修复效果不好或者是耗时过高，没法在质量和效率上达到一个令人满意的平衡，特别是当图片比较大的时候，过高的时间消耗几乎是所有修复算法的通病。基于双线性插值的方法，该方法对于图像中出现的划痕以及一些线条型的模糊区域具有较好的结果，然而实际图像修复问题往往是一个个需要修复的区块，该算法在对区块的处理时往往会得到一个个大的均匀过渡的色块，毫无结构特征可言，更不会和源图的原始结构相适应。基于主体框架的修复算法，这个算法需要较多的交互，首先在需要修复的区域描绘出主体框架，然后对这些主体框架分割出来的区块分别使用线性插值。这个算法要优于直接使用线性插值的方法，毕竟有了一定的结构特征。但是这个算法没有从根本上解决图像轮廓与源图相适应的问题，并且采用过多的人工干预，效果会有人为偏差，难以使用在需要自适应修复的情况下。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于轮廓匹配的快速图像修复算法，从根本上解决修复区域与源图相适应的问题，大大提升了修复效果，且容易实施。一种，包括以下步骤:(I)用标记指定待修复图像中的待修复区域；(2)确定待修复区域的最小矩形覆盖盒并定义待修复块，该待修复块的初始位置与待修复区域所述的最小矩形覆盖盒仅相交一个待修复像素；(3)通过sobel算子(索贝尔算子)获取待修复图像和参考图像的轮廓信息，得到待修复图像和参考图像的轮廓图，并根据待修复图像和参考图像的轮廓图确定处于初始位置的待修复块在参考图像中的最佳匹配块，并利用该最佳匹配块对该待修复像素进行预修复；(4)移动待修复块，且每次移动后，与最小矩形覆盖盒的相交处仅新增一个待修复像素，每次移动后均根据待修复图像和参考图像的轮廓图确定该待修复块在参考图像中的最佳匹配块，并利用该最佳匹配块对该待修复像素进行预修复，直至遍历待修复区域；(5)针对每个待修复像素，确定该待修复像素的相关最佳匹配块，对所有相关最佳匹配块中与该待修复像素相应的像素的像素值进行加权处理，并用加权处理的结果对该待修复像素进行最终修复，所述的相关最佳匹配块为包含该待修复像素的待修复块的最佳匹配块。所述步骤(1)中用标记指定待修复图像中的待修复区域是指对需要修复像素进行标记，具有标记的区域即为待修复区域。可根据需要可设置多种标记，具有相同标记的像素点组成的同一个待修复区域。当有多个待修复区域时，可以按照待修复区域，依次对每个待修复区域进行修复。本专利技术中待修复像素定义为待修复图像中待修复区域的像素。本专利技术中定义的待修复块，并以待修复块为基本单位对待修复区域进行修复。由于待修复区域的形状不规则，为方便实现每次移动待修复块仅增加一个的待修复像素，本专利技术根据待修复区域的形状设有最小矩形覆盖盒，最小矩形覆盖盒可以理解为刚好与待修复区域相切。本专利技术中对待修复图像进行修复包括预修复和最终修复两个步骤。首先依次逐个对所有待修复像素进行预修复，即将最佳匹配块中相应像素(最佳匹配块中与该待修复像素在待修复块中位置相同的像素)的像素值作为待修复像素的像素值，对所有待修复像素完成预修复后，对于任意一个待修复像素，以所有包含该待修复像素的待修复块对应的最佳匹配对该待修复像素进行最终修复，最终修复是指将最佳匹配块中相应像素的像素值的加权平均值作为该待修复像素的像素值。为提高修复精度，预修复时，保证每次移动待修复块后相对于上一个待修复块仅新增一个待修复像素，且第一个待修复块(即处于初始位置的待修复块)与最小矩形覆盖盒的相交区域内仅有一个待修复像素(此相交区域一般位于最小矩形覆盖盒的顶角处)，因此处于一个位置的待修复块仅能修复一个待修复像素。通过设置最小矩形覆盖盒，便于实现每次移动时新增一个待修复像素，移动时，从初始位置开始按照横(或纵向)移动修复块，每次移动的距离为一个像素，当对一行(或一列)完成预修复后，进入下一行(或下一列)，依次移动即可。本专利技术根据待修复图像和参考图像的轮廓图确定待修复块在参考图像中的最佳匹配块(即进行轮廓匹配)，依据轮廓匹配可以有效避免因为传统插值算法边界扩散和边界扭曲引起的误差，且设定待修复区域的最小矩形覆盖盒和待修复块，通过移动待修复块完成，每次移动后进行预修复一个待修复像素，对所有点完成与修复后，继续根据各个待修复块对待修复像素的相关性，进行权重处理，最终修复，进一步提高了修复精度。所述步骤(3)中确定初始位置处的待修复块在参考图像中的最佳匹配块包括以下步骤:(3-1)根据待修复块在待修复图像中的位置，在待修复图像的轮廓图中确定位置相应的待修复映射块；(3-2)在参考图像的轮廓图中随机选定一个参考映射块，该参考映射块大小与待修复映射块相同，并根据公式:【权利要求】1.一种，其特征在于，包括以下步骤: (1)用标记指定待修复图像中的待修复区域； (2)确定待修复区域的最小矩形覆盖盒并定义待修复块，该待修复块的初始位置与待修复区域所述的最小矩形覆盖盒仅相交一个待修复像素； (3)通过sobel算子获取待修复图像和参考图像的轮廓信息，得到待修复图像和参考图像的轮廓图，并根据待修复图像和参考图像的轮廓图，采用随机搜索法确定初始位置的待修复块在参考图像中的最佳匹配块，并利用该最佳匹配块对该待修复像素进行预修复； (4)移动待修复块，且每次移动后，与最小矩形覆盖盒的相交处仅新增一个待修复像素，每次移动后均根据待修复图像和参考图像的轮廓图确定该待修复块在参考图像中的最佳匹配块，并利用该最佳匹配块对该待修复像素进行预修复；直至遍历待修复区域； (5)针对每个待修复像素，确定该待修复像素的相关最佳匹配块，对所有相关最佳匹配块中与该待修复像素相应的像素的像素值进行加权处理，并用加权处理的结果对该待修复像素进行修复，所述的相关最佳匹配块为包含该待修复像素的待修复块的最佳匹配块。2.如权利要求1所述的，其特征在于，所述步骤(3)中随机搜索法确定初始位置处的待修复块在参考图像中的最佳匹配块包括以下步骤: (3-1)根据待修复块在待修复图像中的位置，在待修复图像的轮廓图中确定位置相应的待修复映射块； (3-2)在参考图像的轮廓图中随机选定一个参考映射块，该参考映射块大小与待修复映射块相同，并根据公式: 3.如权利要求2所述的，其特征在于，所述步骤(4)通过随机搜索法确定待修复块在参考图像中的最佳匹配块。4.如权利要求2所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张大龙，李盼，张丹，董建锋，赵磊，鲁东明，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：