一種基于塊匹配的圖像修復方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于塊匹配的圖像修復方法，包括步驟：A、確定圖像中待修復的目標區(qū)域；B、確定目標區(qū)域的邊界網(wǎng)格像素塊；C、確定侯選塊；D、確定當前所有邊界網(wǎng)格像素塊的優(yōu)先權(quán)；E、在所有像素點均在已知區(qū)域內(nèi)的像素塊中搜索優(yōu)先權(quán)最高的邊界網(wǎng)格像素塊所對應的最佳匹配塊；F、將最佳匹配塊的像素復制到優(yōu)先權(quán)最高的邊界網(wǎng)格像素塊，同時將這部分像素的置信度設置為優(yōu)先權(quán)最高的邊界網(wǎng)格像素塊內(nèi)已知點的置信度；G、采用線性規(guī)劃方法縫合因前述像素復制而形成的填充快與相鄰區(qū)域之間形成的重疊區(qū)域；之后，返回上述步驟B，重復執(zhí)行所述步驟B及其之后的步驟，直至整個目標區(qū)域被修復完畢。從而解決現(xiàn)有圖像修復技術(shù)主要存在的問題。
【專利說明】一種基于塊匹配的圖像修復方法
【技術(shù)領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于塊匹配的圖像修復方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著計算機圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展以及智能手機、平板電腦等移動設備的迅速普及，數(shù)字圖像的應用也越來越廣泛。然而，數(shù)字圖像在產(chǎn)生和使用過程中會由于各種原因造成圖像信息完整性受損，或者用戶希望去除圖像中不需要的目標。因此需要對數(shù)字圖像進行修復。
[0003]目前存在兩大類圖像修復技術(shù):一類是基于幾何圖像模型的圖像修復(inpainting)技術(shù)，其利用待修補區(qū)域的邊緣信息，同時采用一種由粗到精的方法來估計等照度線的方向，并采用傳播機制將信息傳播到帶修補的區(qū)域內(nèi)，以便達到較好的修復效果。該技術(shù)特別適用于修補圖像中的小尺度缺損。另一類則是基于紋理合成的圖像補全(completion)技術(shù)。就該圖像補全技術(shù)而言，目前可分為以下兩種方法:一種是基于圖像分解的修復方法，其主要思想是將圖像分解為結(jié)構(gòu)部分和紋理部分。其中，結(jié)構(gòu)部分用inpainting技術(shù)來修復,而紋理部分則采用紋理合成的方法來填充。另一種方法是基于塊的紋理合成技術(shù)來填充丟失的信息，其主要思想是:首先從帶修補區(qū)域的邊界上選取一個像素點，同時以該點為中心，根據(jù)圖像的紋理特征，選擇大小合適的紋理塊，然后在帶修補區(qū)域的周圍尋找閾值最相近的紋理匹配塊來替代該紋理塊。上述圖像補全技術(shù)對于填充圖像中達的丟失塊有較好的效果。
[0004]上述的圖像修復技術(shù)主要存在三類問題:第一，圖像修復后，不能較好保持細節(jié)，造成圖像模糊;第二，圖像修復后，能夠較好地還原細節(jié)，但存在塊效應，痕跡比較明顯;第三，修復算法計算復雜度較高，耗時較長，在PC機上尚可接受，但其應用在運算能力相對較弱的智能手機等移動設備上時，并不能獲得較好的用戶體驗。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種基于塊匹配的圖像修復方法，以解決上述的現(xiàn)有圖像修復技術(shù)所存在的問題。
[0006]本發(fā)明提供的一種基于塊匹配的圖像修復方法，包括以下步驟:
[0007]A、確定圖像中待修復的目標區(qū)域；
[0008]B、確定所述目標區(qū)域的邊界網(wǎng)格像素塊，包括:
[0009]掃描所述目標區(qū)域，確定所述目標區(qū)域的最小外界矩形；以第一尺寸為單位網(wǎng)格化所述目標區(qū)域，并記錄下所有邊界網(wǎng)格像素塊；
[0010]C、確定侯選塊，包括:
[0011]從所述目標區(qū)域向外延伸一定像素，獲得作為侯選塊搜索區(qū)域的擴張區(qū)域；接著以所述擴張區(qū)域中的每個像素點為中心以第二尺寸為單位遍歷整個所述擴張區(qū)域，統(tǒng)計出所有像素點均在所述擴張區(qū)域內(nèi)的像素塊，并將該像素塊標記為侯選塊；[0012]D、確定當前所有邊界網(wǎng)格像素塊的優(yōu)先權(quán)，包括:
[0013]在一定范圍內(nèi)根據(jù)所述目標區(qū)域內(nèi)像素塊的稀疏性，使用等式(I)計算所有邊界網(wǎng)格像素塊的優(yōu)先權(quán)，并確定其中優(yōu)先權(quán)最高的邊界網(wǎng)格像素塊；
[0014]Ρ(ρ) = α [(1-ω)0(ρ) + ω] + β?(ρ) (I);
[0015]
【權(quán)利要求】
1.一種基于塊匹配的圖像修復方法，其特征在于，包括以下步驟: A、確定圖像中待修復的目標區(qū)域； B、確定所述目標區(qū)域的邊界網(wǎng)格像素塊，包括: 掃描所述目標區(qū)域，確定所述目標區(qū)域的最小外界矩形；以第一尺寸為單位網(wǎng)格化所述目標區(qū)域，并記錄下所有邊界網(wǎng)格像素塊； C、確定侯選塊，包括: 從所述目標區(qū)域向外延伸一定像素，獲得作為侯選塊搜索區(qū)域的擴張區(qū)域；接著以所述擴張區(qū)域中的每個像素點為中心以第二尺寸為單位遍歷整個所述擴張區(qū)域，統(tǒng)計出所有像素點均在所述擴張區(qū)域內(nèi)的像素塊，并將該像素塊標記為侯選塊； D、確定當前所有邊界網(wǎng)格像素塊的優(yōu)先權(quán)，包括: 在一定范圍內(nèi)根據(jù)所述目標區(qū)域內(nèi)像素塊的稀疏性，使用等式(I)計算所有邊界網(wǎng)格像素塊的優(yōu)先權(quán)，并確定其中優(yōu)先權(quán)最高的邊界網(wǎng)格像素塊；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟A包括: 涂抹所述圖像中的待修復目標區(qū)域Ω，并生成所述圖像的MASK灰度二值圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，將所述圖像的MASK灰度二值圖像中的目標區(qū)域的灰度值設置為255，將除所述目標區(qū)域之外的已知區(qū)域的灰度值設置為O。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二尺寸大于所述第一尺寸。
【文檔編號】G06T7/00GK103955891SQ201410126358
【公開日】2014年7月30日 申請日期:2014年3月31日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月31日
【發(fā)明者】阮春雷, 王鼎 申請人:中科創(chuàng)達軟件股份有限公司