一種基于樣本塊匹配的圖像修復方法和裝置的制造方法

一種基于樣本塊匹配的圖像修復方法和裝置的制造方法
【專利摘要】本發明實施例公開了一種基于樣本塊匹配的圖像修復方法，用于解決現有圖像修復算法容易出現塊狀效應的問題。本發明實施例方法包括：S1：定位待修復圖像的源區域、目標區域以及邊界像素點；S2：計算所述邊界像素點的權值；S3：選取權值最大的邊界像素點作為中心點，并以所述中心點定位一個小塊作為最先修復塊；S4：在所述最先修復塊的滿足預設條件的鄰域內尋找與所述最先修復塊最佳匹配的最佳匹配塊；S5：采用所述最佳匹配塊中對應的像素點修復所述最先修復塊中待修復的像素點；S6：判斷所述待修復圖像是否修復完成，若否，則跳轉至步驟S2；其中，在每次跳轉至步驟S2之前，更新邊界像素點。本發明實施例還提供一種基于樣本塊匹配的圖像修復裝置。
【專利說明】
一種基于樣本塊匹配的圖像修復方法和裝置
技術領域
[0001]本發明涉及圖像修復領域，尤其涉及一種基于樣本塊匹配的圖像修復方法和裝 置。
【背景技術】
[0002]圖像修復最早被Bertalmio等人應用于圖像處理領域。圖像修復指在圖像有破損 或希望移除圖像上某一對象時，利用已知圖像信息按照一定規律對信息缺損區域進行信息 填充的過程，最終使填充后圖像達到或盡可能接近原圖的視覺效果。
[0003] 在互聯網飛速發展的今天，日常生活中人們接觸到的圖片越來越多，圖像在傳播 的過程中難免遭到破壞，還有一些承載著古人智慧的圖畫在保存的過程中經過時間的吞噬 會漸漸破損，在這樣的背景下圖像修復應運而生，成為近年來研究者們越來越關注的一個 問題。
[0004] 基于紋理合成的圖像修復算法最早是由Efros等[2]于1999年提出的，基本思想就 是試圖從圖像的已知區域尋找到與丟失部分最為相似的圖像塊，并以此來填補缺失的像 素，達到圖像修復的目的。基于紋理合成的圖像修復算法主要針對大面積區域修復。 Criminisi圖像修復算法[3]是由Criminisi提出的一種沿著等照度線擴散的基于樣例的圖 像修復方法，
[0005] Criminisi圖像修復算法雖然能夠有效地修復破損區域比較大的圖像，既保留了 圖像的結構信息，又保留了圖像的紋理信息，但是容易出現塊狀效應。因此提出一種既保留 圖像信息又消除塊狀效應的方法成為本領域技術人員亟需解決的問題。

【發明內容】

[0006] 本發明實施例提供了一種基于樣本塊匹配的圖像修復方法和裝置，能夠解決現有 圖像修復算法容易出現塊狀效應的問題。
[0007] 本發明實施例提供的一種基于樣本塊匹配的圖像修復方法，包括：
[0008] SI:定位待修復圖像的源區域、目標區域以及邊界像素點，所述邊界像素點為所述 源區域與所述目標區域的相交區域的像素點；
[0009] S2:計算所述邊界像素點的權值；
[001 0] S3:選取權值最大的邊界像素點作為中心點，并以所述中心點定位一個小塊作為 最先修復塊；
[0011] S4:在所述最先修復塊的滿足預設條件的鄰域內尋找與所述最先修復塊最佳匹配 的最佳匹配塊；
[0012] S5:采用所述最佳匹配塊中對應的像素點修復所述最先修復塊中待修復的像素 占 .
[0013] S6:判斷所述待修復圖像是否修復完成，若否，則跳轉至步驟S2;
[0014] 其中，在每次跳轉至步驟S2之前，更新所述邊界像素點。
[0015] 可選地，在步驟SI中通過如下步驟定位所述邊界像素點：
[0016] 采用高斯拉普拉斯算子模板與欲修復圖像二值模板相卷積，將卷積值大于0的像 素點定位為邊界像素點。
[0017] 可選地，步驟S2中通過如下公式計算所述邊界像素點的權值P(p):
[0018] p(p) =c(p)*D(p);
[0019]
[0020]
[0021] 其中，C(p)為像素點的置信度，D(p)為像素點的數據項;Φ表示所述源區域，pe Ω， Ω表示所述目標區域中的待修復區域；
[0022]
：)中心點的等照度線，nP為中心點在邊界線的法線，α為歸一化參數，Δ表示高 斯拉普拉斯算子。
[0023] 可選地，步驟S4中通過如下公式尋找所述最佳匹配塊：
[0024]
[0025] 其中成％. - Wp)表不塊％和塊Φρ之間的差距。
[0026] 可選地，步驟S6具體包括：
[0027] 計算當前所述待修復圖像對應的二值圖像；
[0028] 判斷所述二值圖像的值是否全部為0,若否，則跳轉至步驟S2。
[0029] 本發明實施例提供的一種基于樣本塊匹配的圖像修復裝置，包括：
[0030] 定位模塊，用于定位待修復圖像的源區域、目標區域以及邊界像素點，所述邊界像 素點為所述源區域與所述目標區域的相交區域的像素點；
[0031] 權值計算模塊，用于計算所述邊界像素點的權值；
[0032] 中心點選取模塊，用于選取權值最大的邊界像素點作為中心點，并以所述中心點 定位一個小塊作為最先修復塊；
[0033] 匹配塊尋找模塊，用于在所述最先修復塊的滿足預設條件的鄰域內尋找與所述最 先修復塊最佳匹配的最佳匹配塊；
[0034] 修復模塊，用于采用所述最佳匹配塊中對應的像素點修復所述最先修復塊中待修 復的像素點；
[0035] 判斷模塊，用于判斷所述待修復圖像是否修復完成，若否，則再次依次觸發所述權 值計算模塊、所述中心點選取模塊、所述匹配塊尋找模塊、所述修復模塊和所述判斷模塊；
[0036] 其中，所述圖像修復裝置還包括:更新模塊，用于在每次再次觸發所述權值計算模 塊之前，更新所述邊界像素點。
[0037] 可選地，所述定位模塊通過卷積單元定位所述邊界像素點：
[0038] 所述卷積單元，用于采用高斯拉普拉斯算子模板與欲修復圖像二值模板相卷積， 將卷積值大于〇的像素點定位為邊界像素點。
[0039] 可選地，所述權值計算模塊通過如下公式計算所述邊界像素點的權值P(p):
[0040]
[0041]
[0042]
[0043] 其中，C(p)為像素點的置信度，D(p)為像素點的數據項;Φ表示所述源區域，pe Ω， Ω表示所述目標區域中的待修復區域；
[0044] VIi,為中心點的等照度線，nP為中心點在邊界線的法線，α為歸一化參數，Δ表示高 斯拉普拉斯算子。
[0045] 可詵地，所沭兀配塊尋找樽塊誦討如下公式尋找所述最佳匹配塊：
[0046]
[0047] 其中表示塊％和塊ΦΡ之間的差距。
[0048] 可選地，所述判斷模塊具體包括：
[0049] 二值圖像計算單元，用于計算當前所述待修復圖像對應的二值圖像；
[0050] 圖像判斷單元，用于判斷所述二值圖像的值是否全部為0,若否，則再次依次觸發 所述權值計算模塊、所述中心點選取模塊、所述匹配塊尋找模塊、所述修復模塊和所述判斷 模塊。
[0051] 從以上技術方案可以看出，本發明實施例具有以下優點：
[0052] 本發明實施例中，SI:定位待修復圖像的源區域、目標區域以及邊界像素點，所述 邊界像素點為所述源區域與所述目標區域的相交區域的像素點；S2 :計算所述邊界像素點 的權值;S3:選取權值最大的邊界像素點作為中心點，并以所述中心點定位一個小塊作為最 先修復塊;S4:在所述最先修復塊的滿足預設條件的鄰域內尋找與所述最先修復塊最佳匹 配的最佳匹配塊;S5:采用所述最佳匹配塊中對應的像素點修復所述最先修復塊中待修復 的像素點；S6:判斷所述待修復圖像是否修復完成，若否，則跳轉至步驟S2;其中，在每次跳 轉至步驟S2之前，更新所述邊界像素點。與現有技術相比，本發明的基于樣本塊匹配的圖像 修復方法將圖像修復過程看成是從圖像邊界區域逐漸向里進行，直至修復完成;合理的修 復順序通過邊界像素點的權值計算來保證，既保留了圖像的結構信息，又保留了圖像的紋 理信息；另外，本發明在尋找最佳匹配塊時尋找的區域不再是整個圖像區域而是以當前修 復塊為中心的一塊鄰域，這樣，可使圖像修復效果滿足在一定鄰域內的像素變化是平緩的， 符合自然。
【附圖說明】
[0053]圖1為本發明實施例中一種基于樣本塊匹配的圖像修復方法一個實施例流程圖； [0054]圖2為本發明實施例中一種基于樣本塊匹配的圖像修復方法另一個實施例流程 圖；
[0055] 圖3為本發明實施例中一種基于樣本塊匹配的圖像修復裝置一個實施例結構圖。
【具體實施方式】
[0056] 本發明實施例提供了一種基于樣本塊匹配的圖像修復方法和裝置，使圖像修復效 果更加逼近原圖。
[0057] 為使得本發明的發明目的、特征、優點能夠更加的明顯和易懂，下面將結合本發明 實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，下面所描述 的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而非全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域 普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本發明保護 的范圍。
[0058]請參閱圖1，本發明實施例中一種基于樣本塊匹配的圖像修復方法一個實施例包 括：
[0059] 101、定位待修復圖像的源區域、目標區域以及邊界像素點；
[0060] 首先，可以定位待修復圖像的源區域、目標區域以及邊界像素點，該邊界像素點為 該源區域與該目標區域的相交區域的像素點。
[0061] 102、計算該邊界像素點的權值；
[0062] 在定位待修復圖像的源區域、目標區域以及邊界像素點之后，可以計算該邊界像 素點的權值。
[0063] 103、選取權值最大的邊界像素點作為中心點，并以該中心點定位一個小塊作為最 先修復塊；
[0064] 在計算該邊界像素點的權值之后，可以選取權值最大的邊界像素點作為中心點， 并以該中心點定位一個小塊作為最先修復塊。
[0065] 104、在該最先修復塊的滿足預設條件的鄰域內尋找與該最先修復塊最佳匹配的 最佳匹配塊；
[0066] 在選取權值最大的邊界像素點作為中心點，并以該中心點定位一個小塊作為最先 修復塊之后，可以在該最先修復塊的滿足預設條件的鄰域內尋找與該最先修復塊最佳匹配 的最佳匹配塊。
[0067] 105、采用該最佳匹配塊中對應的像素點修復該最先修復塊中待修復的像素點；
[0068] 在該最先修復塊的滿足預設條件的鄰域內尋找與該最先修復塊最佳匹配的最佳 匹配塊之后，可以采用該最佳匹配塊中對應的像素點修復該最先修復塊中待修復的像素 點。
[0069] 106、判斷該待修復圖像是否修復完成，若否，則跳轉至步驟102;
[0070] 在采用該最佳匹配塊中對應的像素點修復該最先修復塊中待修復的像素點之后， 可以判斷該待修復圖像是否修復完成，若否，則跳轉至步驟102。
[0071] 107、在每次跳轉至步驟102之前，更新該邊界像素點。
[0072] 其中，在每次跳轉至步驟102之前，更新該邊界像素點。
[0073] 與現有技術相比，本實施例中的基于樣本塊匹配的圖像修復方法將圖像修復過程 看成是從圖像邊界區域逐漸向里進行，直至修復完成;合理的修復順序通過邊界像素點的 權值計算來保證，既保留了圖像的結構信息，又保留了圖像的紋理信息；另外，本實施例中 的在尋找最佳匹配塊時尋找的區域不再是整個圖像區域而是以當前修復塊為中心的一塊 鄰域，這樣，可使圖像修復效果滿足在一定鄰域內的像素變化是平緩的，符合自然。
[0074]為便于理解，下面對本發明實施例中的一種基于樣本塊匹配的圖像修復方法進行 詳細描述，請參閱圖2,本發明實施例中一種基于樣本塊匹配的圖像修復方法另一個實施例 包括：
[0075] 201、定位待修復圖像的源區域、目標區域以及邊界像素點；
[0076] 首先，可以定位待修復圖像的源區域、目標區域以及邊界像素點，該邊界像素點為 該源區域與該目標區域的相交區域的像素點。具體地，可以采用高斯拉普拉斯算子模板與 欲修復圖像二值模板相卷積，將卷積值大于〇的像素點定位為邊界像素點。此處的待修復圖 像二值模板是由〇代表已知的像素點，1代表未知的像素點構成。
[0077] 202、計算該邊界像素點的權值；
[0078] 在定位待修復圖像的源區域、目標區域以及邊界像素點之后，可以計算該邊界像 素點的權值。可以理解的是，對邊界像素點的權值計算尤為重要，因為不同的計算方法代表 著不同的圖像修復順序，對整個圖像修復效果的影響至關重大，具體方法是當前邊界點P的 權值由兩部分合成，具體可以通過如下公式計算該邊界像素點的權值P(P):
[0079]
[0080]
[0081]
[0082] 其中，C(p)為像素點的置信度，表示當前塊中已知像素點所占的比重；，D(p)為像 素點的數據項，表示圖像的結構信息。其中，在初始化時C(P) = I，ρεφ，c(p)=0，pe Ω，φ表 示該源區域，Ω表示該目標區域中的待修復區域。
[0083] VIi,為中心點的等照度線，ηΡ為中心點在邊界線的法線，α為歸一化參數，Δ表示高 斯拉普拉斯算子。
[0084]由最初的權值計算方法修復的圖像容易出現塊狀效應，正是基于此缺陷的考慮， 為避免置信度C(p)隨著修復過程的不斷進行逐漸趨向于0,而導致Ρ(ρ)趨向于0,在數據項 計算時引進高斯拉普拉斯算子以抵消C(p)快速趨于0變化的影響。
[0085] 203、選取權值最大的邊界像素點作為中心點，并以該中心點定位一個小塊作為最 先修復塊；
[0086]在計算該邊界像素點的權值之后，可以選取權值最大的邊界像素點作為中心點， 并以該中心點定位一個小塊作為最先修復塊，當前修復塊的大小的選取因不同圖像而有所 不同，不過一般選取9*9。
[0087] 204、在該最先修復塊的滿足預設條件的鄰域內尋找與該最先修復塊最佳匹配的 最佳匹配塊；
[0088] 在選取權值最大的邊界像素點作為中心點，并以該中心點定位一個小塊作為最先 修復塊之后，可以在該最先修復塊的滿足預設條件的鄰域內尋找與該最先修復塊最佳匹配 的最佳匹配塊。
[0089]需要說明的是，考慮圖像修復后的效果滿足在一定鄰域內更加和諧自然符合人類 審美的連續性，在尋找最佳匹配塊時采用的不再是整個圖像區域而是把范圍縮小在一定的 鄰域內，可以通過如下公式尋找該最佳匹配塊：
[0090]
[0091] 其中叭％ - 表示塊咚和塊ΦΡ之間的差距。
[0092] 通常以SSD(Sum of Squared Differences)計算塊之間的差距；若修復圖像是彩 色圖像，SSD表示兩圖像塊的R、G、B三通道的相應分量之差的平方和;若是灰度圖像則SSD對 應的是相應像素點的灰度值之差的平方和。
[0093] 205、采用該最佳匹配塊中對應的像素點修復該最先修復塊中待修復的像素點； [0094]在該最先修復塊的滿足預設條件的鄰域內尋找與該最先修復塊最佳匹配的最佳 匹配塊之后，可以采用該最佳匹配塊中對應的像素點修復該最先修復塊中待修復的像素 點。
[0095] 可以理解的是，在最佳匹配塊中把對應當前修復塊中的破損的像素點的值復制到 待修復圖像對應的點，這樣就完成了待修復圖像中當前修復塊中對應的破損區域。
[0096] 206、計算當前該待修復圖像對應的二值圖像；
[0097]在采用該最佳匹配塊中對應的像素點修復該最先修復塊中待修復的像素點之后， 可以計算當前該待修復圖像對應的二值圖像。
[0098] 207、判斷該二值圖像的值是否全部為0,若是，則執行步驟208,若否，則跳轉至步 驟202;
[0099]在計算當前該待修復圖像對應的二值圖像之后，可以判斷該二值圖像的值是否全 部為〇,若是，則執行步驟208,若否，則跳轉至步驟202。可以理解的是，當該二值圖像的值全 部為0時，說明該待修復圖像已不存在破損區域，待修復圖像已被修復完成，因此執行步驟 208;反之，該二值圖像的值并非全部為0時，說明該待修復圖像還存在破損區域，應當跳轉 至步驟202進行再一次的修復。
[0100] 208、輸出當前該待修復圖像作為修復完成的圖像；
[0101]當該二值圖像的值全部為〇時，可以輸出當前該待修復圖像作為修復完成的圖像。 [0102] 209、在每次跳轉至步驟202之前，更新該邊界像素點。
[0103]在每次跳轉至步驟202之前，需要更新該邊界像素點。
[0104]上面主要描述一種基于樣本塊匹配的圖像修復方法，下面將對一種基于樣本塊匹 配的圖像修復裝置進行詳細描述，請參閱圖3,本發明實施例中一種基于樣本塊匹配的圖像 修復裝置一個實施例包括：
[0105] 定位模塊301，用于定位待修復圖像的源區域、目標區域以及邊界像素點，該邊界 像素點為該源區域與該目標區域的相交區域的像素點；
[0106] 權值計算模塊302,用于計算該邊界像素點的權值；
[0107] 中心點選取模塊303，用于選取權值最大的邊界像素點作為中心點，并以該中心點 定位一個小塊作為最先修復塊；
[0108] 匹配塊尋找模塊304,用于在該最先修復塊的滿足預設條件的鄰域內尋找與該最 先修復塊最佳匹配的最佳匹配塊；
[0109] 修復模塊305,用于采用該最佳匹配塊中對應的像素點修復該最先修復塊中待修 復的像素點；
[0110] 判斷模塊306,用于判斷該待修復圖像是否修復完成，若否，則再次依次觸發該權 值計算模塊302、該中心點選取模塊303、該匹配塊尋找模塊304、該修復模塊305和該判斷模 塊306; 其中，該圖像修復裝置還包括:更新模塊307，用于在每次再次觸發該權值計算模 塊302之前，更新該邊界像素點。
[0112] 本實施例中，該定位模塊301可以通過卷積單元定位該邊界像素點：
[0113] 該卷積單元，用于采用高斯拉普拉斯算子模板與欲修復圖像二值模板相卷積，將 卷積值大于〇的像素點定位為邊界像素點。
[0114] 本實施例中，該權值計算模塊302通過如下公式計算該邊界像素點的權值P(p):
[0115]
[0116]
[0117]
[0118] 其中，C(p)為像素點的置信度，D(p)為像素點的數據項;Φ表示該源區域，pe Ω，Ω 表示該目標區域中的待修復區域；
[0119] VIl,為中心點的等照度線，ηΡ為中心點在邊界線的法線，α為歸一化參數，Δ表示高 斯拉普拉斯算子。
[0120]本實施例中，該匹配塊尋找模塊304通過如下公式尋找該最佳匹配塊：
[0121]
[0122] 其中- %)表示塊％和塊ΦΡ之間的差距。
[0123] 本實施例中，該判斷模塊306具體包括：
[0124] 二值圖像計算單元，用于計算當前該待修復圖像對應的二值圖像；
[0125] 圖像判斷單元，用于判斷該二值圖像的值是否全部為0,若否，則再次依次觸發該 權值計算模塊、該中心點選取模塊、該匹配塊尋找模塊、該修復模塊和該判斷模塊。
[0126] 本實施例中，定位模塊301定位待修復圖像的源區域、目標區域以及邊界像素點， 該邊界像素點為該源區域與該目標區域的相交區域的像素點；權值計算模塊302計算該邊 界像素點的權值；中心點選取模塊303選取權值最大的邊界像素點作為中心點，并以該中心 點定位一個小塊作為最先修復塊;匹配塊尋找模塊304在該最先修復塊的滿足預設條件的 鄰域內尋找與該最先修復塊最佳匹配的最佳匹配塊;修復模塊305采用該最佳匹配塊中對 應的像素點修復該最先修復塊中待修復的像素點;判斷模塊306判斷該待修復圖像是否修 復完成，若否，則再次依次觸發該權值計算模塊302、該中心點選取模塊303、該匹配塊尋找 模塊304、該修復模塊305和該判斷模塊306;其中，在每次再次觸發該權值計算模塊302之 前，更新模塊307更新該邊界像素點。與現有技術相比，本實施例中的基于樣本塊匹配的圖 像修復裝置將圖像修復過程看成是從圖像邊界區域逐漸向里進行，直至修復完成;合理的 修復順序通過邊界像素點的權值計算來保證，既保留了圖像的結構信息，又保留了圖像的 紋理信息；另外，本實施例中的在尋找最佳匹配塊時尋找的區域不再是整個圖像區域而是 以當前修復塊為中心的一塊鄰域，這樣，可使圖像修復效果滿足在一定鄰域內的像素變化 是平緩的，符合自然。
[0127] 所屬領域的技術人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的系統， 裝置和單元的具體工作過程，可以參考前述方法實施例中的對應過程，在此不再贅述。
[0128] 在本申請所提供的幾個實施例中，應該理解到，所揭露的系統，裝置和方法，可以 通過其它的方式實現。例如，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的 劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現時可以有另外的劃分方式，例如多個單元或組件 可以結合或者可以集成到另一個系統，或一些特征可以忽略，或不執行。另一點，所顯示或 討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，裝置或單元的間接耦 合或通信連接，可以是電性，機械或其它的形式。
[0129] 所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯 示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個 網絡單元上。可以根據實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現本實施例方案的目 的。
[0130] 另外，在本發明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以 是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單 元既可以采用硬件的形式實現，也可以采用軟件功能單元的形式實現。
[0131]所述集成的單元如果以軟件功能單元的形式實現并作為獨立的產品銷售或使用 時，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質中。基于這樣的理解，本發明的技術方案本質上 或者說對現有技術做出貢獻的部分或者該技術方案的全部或部分可以以軟件產品的形式 體現出來，該計算機軟件產品存儲在一個存儲介質中，包括若干指令用以使得一臺計算機 設備(可以是個人計算機，服務器，或者網絡設備等)執行本發明各個實施例所述方法的全 部或部分步驟。而前述的存儲介質包括：U盤、移動硬盤、只讀存儲器（ROM,Read-Only Memory)、隨機存取存儲器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程 序代碼的介質。
[0132]以上所述，以上實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對其限制;盡管參照前 述實施例對本發明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解:其依然可以對前 述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特征進行等同替換;而這些 修改或者替換，并不使相應技術方案的本質脫離本發明各實施例技術方案的精神和范圍。
【主權項】
1. 一種基于樣本塊匹配的圖像修復方法，其特征在于，包括： S1:定位待修復圖像的源區域、目標區域以及邊界像素點，所述邊界像素點為所述源區 域與所述目標區域的相交區域的像素點； S2:計算所述邊界像素點的權值； S3:選取權值最大的邊界像素點作為中心點，并以所述中心點定位一個小塊作為最先 修復塊； S4:在所述最先修復塊的滿足預設條件的鄰域內尋找與所述最先修復塊最佳匹配的最 佳匹配塊； S5:采用所述最佳匹配塊中對應的像素點修復所述最先修復塊中待修復的像素點； S6:判斷所述待修復圖像是否修復完成，若否，則跳轉至步驟S2; 其中，在每次跳轉至步驟S2之前，更新所述邊界像素點。2. 根據權利要求1所述的圖像修復方法，其特征在于，在步驟S1中通過如下步驟定位所 述邊界像素點： 采用高斯拉普拉斯算子模板與欲修復圖像二值模板相卷積，將卷積值大于〇的像素點 定位為邊界像素點。3. 根據權利要求1所述的圖像修復方法，其特征在于，步驟S2中通過如下公式計算所述 邊界像素點的權值P(P): P(p)=C(p)*D(p);其中，C(p)為像素點的置信度，D(p)為像素點的數據項;Φ表示所述源區域，pe Ω，Ω表 示所述目標區域中的待修復區域； 為中心點的等照度線，ηΡ為中心點在邊界線的法線，α為歸一化參數，△表示高斯拉 普拉斯算子。4. 根據權利要求1所述的圖像修復方法，其特征在于，步驟S4中通過如下公式尋找所述 最佳匹配塊：其中-ι/ρ)表示塊咚和塊ΦΡ之間的差距。5. 根據權利要求1至4中任一項所述的圖像修復方法，其特征在于，步驟S6具體包括： 計算當前所述待修復圖像對應的二值圖像； 判斷所述二值圖像的值是否全部為〇，若否，則跳轉至步驟S2。6. -種基于樣本塊匹配的圖像修復裝置，其特征在于，包括： 定位模塊，用于定位待修復圖像的源區域、目標區域以及邊界像素點，所述邊界像素點 為所述源區域與所述目標區域的相交區域的像素點； 權值計算模塊，用于計算所述邊界像素點的權值； 中心點選取模塊，用于選取權值最大的邊界像素點作為中心點，并以所述中心點定位 一個小塊作為最先修復塊； 匹配塊尋找模塊，用于在所述最先修復塊的滿足預設條件的鄰域內尋找與所述最先修 復塊最佳匹配的最佳匹配塊； 修復模塊，用于采用所述最佳匹配塊中對應的像素點修復所述最先修復塊中待修復的 像素點； 判斷模塊，用于判斷所述待修復圖像是否修復完成，若否，則再次依次觸發所述權值計 算模塊、所述中心點選取模塊、所述匹配塊尋找模塊、所述修復模塊和所述判斷模塊； 其中，所述圖像修復裝置還包括:更新模塊，用于在每次再次觸發所述權值計算模塊之 前，更新所述邊界像素點。7. 根據權利要求6所述的圖像修復裝置，其特征在于，所述定位模塊通過卷積單元定位 所述邊界像素點： 所述卷積單元，用于采用高斯拉普拉斯算子模板與欲修復圖像二值模板相卷積，將卷 積值大于〇的像素點定位為邊界像素點。8. 根據權利要求6所述的圖像修復裝置，其特征在于，所述權值計算模塊通過如下公式 計算所述邊界像素點的權值P(P): P(p)=C(p)*D(p);其中，C(p)為像素點的置信度，D(p)為像素點的數據項;Φ表示所述源區域，pe Ω，Ω表 示所述目標區域中的待修復區域； ▽1^為中心點的等照度線，ηΡ為中心點在邊界線的法線，α為歸一化參數，△表示高斯拉 普拉斯算子。9. 根據權利要求6所述的圖像修復裝置，其特征在于，所述匹配塊尋找模塊通過如下公 式尋找所述最佳匹配塊：其中?/(各)表示塊咚和塊φρ之間的差距。10. 根據權利要求6至9中任一項所述的圖像修復裝置，其特征在于，所述判斷模塊具體 包括： 二值圖像計算單元，用于計算當前所述待修復圖像對應的二值圖像； 圖像判斷單元，用于判斷所述二值圖像的值是否全部為0,若否，則再次依次觸發所述 權值計算模塊、所述中心點選取模塊、所述匹配塊尋找模塊、所述修復模塊和所述判斷模 塊。
【文檔編號】G06T5/00GK106056546SQ201610356009
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年5月25日
【發明人】蔡述庭, 胡導林, 陳平, 翁少佳, 羅斌玲
【申請人】廣東工業大學