【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤其涉及一种图像修复方法及装置。
技术介绍
1、目前对文档、证件等对象进行拍摄时，常常会受到透视形变和几何形变的干扰，使得拍摄的图像中文档、证件等对象呈现弯曲畸变的状态，会对图像的可读性以及ocr(optical character recognition，光学字符识别)的识别效果产生负面影响。
2、为此，基于深度学习的图像矫正算法开始涌现，大部分图像矫正算法对完整的图像矫正效果较好。然而，当图像出现残缺(即文档、证件等对象残缺)时，利用图像矫正算法对图像进行矫正，矫正后的图像比较突兀，为此需要进行图像修复，使得矫正后的图像看起来更加自然。
3、目前，通常采用的图像修复手段是对于矫正后的图像中的残缺区域，直接使用特定的像素进行填补，例如直接用特定的像素进行填补，其像素值为(255，255，255)，使残缺区域呈现白色。这种图像修复手段比较粗糙，修复后的图像看起来不自然，修复效果较差。
技术实现思路
1、为了解决上述通常采用的图像修复手段是对于矫正后的图像中的残缺区域，直接使用特定的像素进行填补。这种图像修复手段比较粗糙，修复后的图像看起来不自然，修复效果较差的技术问题，本申请实施例提供了一种图像修复方法、装置、电子设备及存储介质。具体技术方案如下：
2、在本申请实施例的第一方面，首先提供了一种图像修复方法，所述方法包括：
3、获取待修复图像，并确定所述待修复图像的至少一个残缺区域；
4、针对任一所述残缺
5、提取所述边缘区域的背景颜色，并利用所述背景颜色对所述残缺区域进行修复。
6、在一个可选的实施方式中，所述获取待修复图像，包括：
7、获取待矫正图像，利用图像矫正算法对所述待矫正图像进行矫正，得到矫正后的图像；
8、将所述矫正后的图像确定为待修复图像；
9、所述确定所述待修复图像的至少一个残缺区域，包括：
10、确定所述待矫正图像对应的偏移场，其中，所述偏移场表征所述待矫正图像中对应位置的偏移方向及偏移量；
11、根据所述偏移场，确定所述待修复图像的至少一个残缺区域。
12、在一个可选的实施方式中，所述偏移场的大小与所述待矫正图像的大小一致；
13、所述根据所述偏移场，确定所述待修复图像的至少一个残缺区域，包括：
14、获取所述偏移场的长和宽，根据所述长和所述宽，确定目标坐标范围；
15、针对所述目标坐标范围中任一坐标点，判断所述坐标点是否存在对应的所述待修复图像中像素
16、在所述坐标点未存在对应的所述待修复图像中像素的情况下，将所述坐标点确定为残缺坐标点；
17、根据所有所述残缺坐标点，组成所述待修复图像的至少一个残缺区域。
18、在一个可选的实施方式中，所述针对任一所述残缺区域，确定所述残缺区域的边缘区域，包括：
19、针对任一所述残缺区域，对所述残缺区域进行形态学操作，得到所述残缺区域的边缘区域。
20、在一个可选的实施方式中，所述对所述残缺区域进行形态学操作，得到所述残缺区域的边缘区域，包括：
21、对所述残缺区域进行像素膨胀处理，得到像素膨胀处理后的所述待修复图像；
22、将像素膨胀处理后的所述待修复图像与所述待修复图像进行求差处理，得到所述残缺区域的边缘区域。
23、在一个可选的实施方式中，所述提取所述边缘区域的背景颜色，包括：
24、利用聚类算法对所述边缘区域的所有像素进行聚类，得到n个聚类簇，其中，所述n为正整数；
25、获取每个所述聚类簇的聚类中心，根据所述聚类中心，提取所述边缘区域的背景颜色。
26、在一个可选的实施方式中，所述根据所述聚类中心，提取所述边缘区域的背景颜色，包括：
27、确定所述聚类中心对应的中心像素的像素值，并获取所述边缘区域的所有像素的像素值的平均值；
28、获取所述聚类中心对应的中心像素的像素值与所述平均值之间的差值，根据所述差值，提取所述边缘区域的背景颜色。
29、在一个可选的实施方式中，所述根据所述差值，提取所述边缘区域的背景颜色，包括：
30、选取最小的所述差值，并确定最小的所述差值对应的目标聚类中心，所述目标聚类中心为n个所述聚类中心中的任一聚类中心；
31、确定所述目标聚类中心对应的目标中心像素的目标像素值，将所述目标像素值表征的颜色确定为所述边缘区域的背景颜色。
32、在一个可选的实施方式中，所述利用所述背景颜色对所述残缺区域进行修复，包括：
33、以所述背景颜色为基础，利用流体力学算法，从所述边缘区域不断扩张，对所述残缺区域进行修复。
34、在一个可选的实施方式中，所述以所述背景颜色为基础，利用流体力学算法，从所述边缘区域不断扩张，对所述残缺区域进行修复，包括：
35、迭代执行以下步骤，直至所述残缺区域中第m个待修复区域修复完毕，所述m为正整数，所述第m个待修复区域为所述述残缺区域中最后1个待修复区域：
36、确定第i个已修复区域对应的第i个图像梯度，根据所述第i个图像梯度，对所述第i个已修复区域对应的第i个已修复颜色进行变换处理，得到第i+1个残缺颜色；
37、从所述残缺区域中查找与所述第i个已修复区域相邻的第i+1个待修复区域，利用所述第i+1个残缺颜色，对所述第i+1个待修复区域进行修复；
38、其中，所述i依次为1，2，3，……，m-1，第1个已修复区域为所述边缘区域，第1个已修复颜色为所述背景颜色，第i个已修复区域向外扩展n个像素，得到第i+1个待修复区域，n为正整数。
39、在本申请实施例的第二方面，还提供了一种图像修复装置，所述装置包括：
40、图像获取模块，用于获取待修复图像；
41、残缺区域确定模块，用于确定所述待修复图像的至少一个残缺区域；
42、边缘区域确定模块，用于针对任一所述残缺区域，确定所述残缺区域的边缘区域；
43、颜色提取模块，用于提取所述边缘区域的背景颜色；
44、图像修复模块，用于利用所述背景颜色对所述残缺区域进行修复。
45、在一个可选的实施方式中，所述图像获取模块具体用于：
46、获取待矫正图像，利用图像矫正算法对所述待矫正图像进行矫正，得到矫正后的图像；
47、将所述矫正后的图像确定为待修复图像；
48、所述残缺区域确定模块具体包括：
49、偏移场确定子模块，用于确定所述待矫正图像对应的偏移场，其中，所述偏移场表征所述待矫正图像中对应位置的偏移方向及偏移量；
50、残缺区域确定子模块，用于根据所述偏移场，确定所述待修复图像的至少一个残缺区域。
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【技术保护点】
1.一种图像修复方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待修复图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述偏移场的大小与所述待矫正图像的大小一致；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对任一所述残缺区域，确定所述残缺区域的边缘区域，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述残缺区域进行形态学操作，得到所述残缺区域的边缘区域，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述边缘区域的背景颜色，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类中心，提取所述边缘区域的背景颜色，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述差值，提取所述边缘区域的背景颜色，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述背景颜色对所述残缺区域进行修复，包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述以所述背景颜色为基础，利用流体力学算法，从
11.一种图像修复装置，其特征在于，所述装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种图像修复方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待修复图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述偏移场的大小与所述待矫正图像的大小一致；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对任一所述残缺区域，确定所述残缺区域的边缘区域，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述残缺区域进行形态学操作，得到所述残缺区域的边缘区域，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述边缘区域的背景颜色...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭沛，张治强，林文松，孙成，段纪伟，
申请(专利权)人：武汉金山办公软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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