一种对破损图像进行修复的方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种对破损图像进行修复的方法和系统，包括以下步骤：输入一幅破损图像；采用高斯滤波方法去除所述破损图像中的背景噪声；采用阈值分割法对经过增强处理的图像进行二值化处理；采用边缘检测法获取所述破损图像的轮廓，并在未破损区域寻找与所述破损区域大小和形状均相同的区域作为待匹配区域；将待匹配区域的像素值复制到所述破损区域当中；分别利用高帽变换和低帽变换对修复后的图像进行增强处理，并利用双边滤波方法对增强处理后的图像进行平滑处理，完成修复。本发明专利技术具有很好地修复效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像修复领域，具体涉及一种对破损图像进行修复的方法和系统。
技术介绍
图像修复是指对受到损坏的图像进行修复重建或者去除图像中的多余物体。目 前，图像修复方法包括以下几种：偏微分方程方法：这种方法用户需指定需要修复的区域， 算法将待修补的区域边界的等值线外部的信息沿轮廓法向扩散到中间待修补的象素上。该 算法利用局部颜色的光滑度沿着等值线扩散，考虑了各向异性的扩散，以保证边缘处的边 界连续，但该方法计算不稳定。整体变分方法和基于曲率的扩散模型：其是采用了欧拉一拉 格朗日方程和各向异性的扩散，基于曲率的扩散模型（⑶D，Curvature-DrivenDiffusion) 方法是整体变分方的一种扩展，在扩散过程中考虑了轮廓的几何信息（曲率），可以处理较 大的区域，但边界处往往很模糊。高斯卷积核对图像进行滤波的方法：利用了高斯卷积核对 图像进行滤波，能快速地修复破损区域，但该算法仅考虑了破损区域边缘一周的图像颜色 值，使得其仅适用于破损区域为2-3个象素宽度的情形。纹理合成的方法：能较好地去除图 像中的大块污斑，但由于算法运行时间不是与掩模区域成正比，而是与图像大小成正比，因 此修复时间相对较长。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种对破损图像进行修复的方法和系统，具有 很好地修复效果。 本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种对破损图像进行修复的方法，包 括以下步骤： 步骤1，输入一幅破损图像； 步骤2,采用高斯滤波方法去除所述破损图像中的背景噪声； 步骤3,采用阈值分割法对经过增强处理的图像进行二值化处理； 步骤4,采用边缘检测法获取所述破损图像的轮廓，并在未破损区域寻找与所述破 损区域大小和形状均相同的区域作为待匹配区域； 步骤5,将待匹配区域的像素值复制到所述破损区域当中； 步骤6,分别利用高帽变换和低帽变换对修复后的图像进行增强处理，并利用双边 滤波方法对增强处理后的图像进行平滑处理，完成修复。 在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进： 进一步，所述步骤4具体为： 步骤4. 1，获取所述破损图像的轮廓，并在所述轮廓上选取一个像素点，并以该像 素点为中心点建立修复窗口； 步骤4. 2,以所述修复窗口在整幅图像中搜索匹配块，并计算每一个匹配块与所述 修复窗口的相似度值，并将相似度最大的匹配块作为目标匹配块； 步骤4. 3,将所述目标匹配块的像素值复制至所述修复窗口中。 进一步，所述步骤6中双边滤波方法具体按照以下方法实施： 其中，Bx为双边滤波结果，Ω是以当前像素 X为中心的邻域窗口，c(C，x)和 S(IuIx)是两个高斯函数，分别代表像素点X与其邻域点ξ的空间相似度权值、灰度相似 度权值；Ιξ表示点ξ的强度值； k(x)为归一化的函数： 进一步，所述步骤6中高帽变换具体按照以下方法计算： TH = 1-(1 · S)； 低帽变换具体按照以下方法计算： BH = (I · S)-I ； 其中，Ienhancenient是输出结果，I是原图，TH是经过高帽变换的图像，BH是经过低帽 变换的结果。 本专利技术的有益效果是：采用边缘检测法对轮廓进行检测，然后进行匹配，完成修 复，在修复之后采用高低帽变换对图像进行增强处理，能够取得更好的修复效果。 -种对破损图像进行修复的系统，包括： 输入模块，用于输入一幅破损图像； 去噪模块，用于采用高斯滤波方法去除所述破损图像中的背景噪声； 二值化模块，用于采用阈值分割法对经过增强处理的图像进行二值化处理； 匹配模块，用于采用边缘检测法获取所述破损图像的轮廓，并在未破损区域寻找 与所述破损区域大小和形状均相同的区域作为待匹配区域； 复制模块，用于将待匹配区域的像素值复制到所述破损区域当中； 增强与平滑处理模块，用于分别利用高帽变换和低帽变换对修复后的图像进行增 强处理，并利用双边滤波方法对增强处理后的图像进行平滑处理，完成修复。 在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进： 进一步，所述匹配模块具体按照以下方法匹配： 步骤4. 1，获取所述破损图像的轮廓，并在所述轮廓上选取一个像素点，并以该像 素点为中心点建立修复窗口； 步骤4. 2,以所述修复窗口在整幅图像中搜索匹配块，并计算每一个匹配块与所述 修复窗口的相似度值，并将相似度最大的匹配块作为目标匹配块； 步骤4. 3,将所述目标匹配块的像素值复制至所述修复窗口中。 进一步，所述增强与处理模块中双边滤波方法具体按照以下方法实施： 其中，Bx为双边滤波结果，Ω是以当前像素 X为中心的邻域窗口，c(C，x)和 S(IuIx)是两个高斯函数，分别代表像素点X与其邻域点ξ的空间相似度权值、灰度相似 度权值；Ιξ表示点ξ的强度值； k(x)为归一化的函数： 进一步，所述增强与处理模块中高帽变换具体按照以下方法计算： TH = 1-(1 · S)； 低帽变换具体按照以下方法计算： BH = (I · S)-I ； 其中，Ienhancenient是输出结果，I是原图，TH是经过高帽变换的图像，BH是经过低帽 变换的结果。 本专利技术的有益效果是：采用边缘检测法对轮廓进行检测，然后进行匹配，完成修 复，在修复之后采用高低帽变换对图像进行增强处理，能够取得更好的修复效果。【附图说明】 图1为本专利技术一种对破损图像进行修复的方法的流程示意图； 图2为本专利技术一种对破损图像进行修复的系统的结构示意图。【具体实施方式】 以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并 非用于限定本专利技术的范围。 如图1所示，一种对破损图像进行修复的方法，包括以下步骤： 步骤1，输入一幅破损图像； 步骤2,采用高斯滤波方法去除所述破损图像中的背景噪声； 步骤3,采用阈值分割法对经过增强处理的图像进行二值化处理； 步骤4,采用边缘检测法获取所述破损图像的轮廓，并在未破损区域寻找与所述破 损区域大小和形状均相同的区域作为待匹配区域； 所述步骤4具体为： 步骤4. 1，获取所述破损图像的轮廓，并在所述轮廓上选取一个像素点，并以该像 素点为中心点建立修复窗口； 步骤4. 2,以所述修复窗口在整幅图像中搜索匹配块，并计算每一个匹配块与所述 修复窗口的相似度值，并将相似度最大的匹配块作为目标匹配块； 步骤4. 3,将所述目标匹配块的像素值复制至所述修复窗口中。 步骤5,将待匹配区域的像素值复制到所述破损区域当中； 步骤6,分别利用高帽变换和低帽变换对修复后的图像进行增强处当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种对破损图像进行修复的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，输入一幅破损图像；步骤2，采用高斯滤波方法去除所述破损图像中的背景噪声；步骤3，采用阈值分割法对经过增强处理的图像进行二值化处理；步骤4，采用边缘检测法获取所述破损图像的轮廓，并在未破损区域寻找与所述破损区域大小和形状均相同的区域作为待匹配区域；步骤5，将待匹配区域的像素值复制到所述破损区域当中；步骤6，分别利用高帽变换和低帽变换对修复后的图像进行增强处理，并利用双边滤波方法对增强处理后的图像进行平滑处理，完成修复。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：温九江，袁松平，
申请(专利权)人：广西小草信息产业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广西;45