[發(fā)明專利]一種基于邊界連通性的圖像修補方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810030760.5
• 申請日: 2018-01-12
• 公開（公告）號: CN108122215A
• 公開（公告）日: 2018-06-05
• 發(fā)明（設計）人: 羅玉;凌捷;陳家輝;柳毅
• 申請（專利權）人: 廣東工業(yè)大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/181
• 代理公司: 佛山粵進知識產權代理事務所(普通合伙) 44463
• 代理人: 王余錢

本發(fā)明提供了一種基于邊界連通性的圖像修補方法，包括：根據(jù)約束已知的退化圖像在轉換域下的邊界連通性，修補退化圖像的稀疏結構，輸出對應的清晰圖像。通過本發(fā)明的技術方案，能修復在獲取、傳輸以及存儲過程中由于各種原因導致的數(shù)據(jù)受損或品質下降的退化圖像，修補受損的圖像區(qū)域，提升了輸出的清晰圖像的質量，以圖像空間域的邊界連通性與小波框架下大能量系數(shù)所在位置的連通性相關聯(lián)，通過修復小波框架下零元素位置來構造正定系統(tǒng)，進而求解該正定系統(tǒng)得到修補后輸出的清晰圖像，清晰圖像的還原度更高，質量更高。

技術領域

本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，具體而言，涉及一種基于邊界連通性的圖像修補方法。

背景技術

在實際應用中獲取的圖像，由于受各種原因的影響，常常難以保證圖像的質量，如拍攝時聚焦不準導致的圖像模糊，傳輸過程中圖像因壓縮導致的塊效應等。為了提高圖像質量，恢復受損的圖像區(qū)域，需要對損壞的圖像進行修補，以降低圖像中出現(xiàn)的噪聲，使得修補后的圖像盡可能接近原始的真實圖像。

一般說來，圖像修補方法可以分成三大類：第一類是基于變分偏微分方程的圖像修補算法，這也是最早的圖像修補算法之一，利用待修補區(qū)域的邊緣信息確定擴散的方向和內容，從待修補的邊界向內部擴散，這一類算法能夠對小塊缺損區(qū)域進行較好的修補，但是當大面積缺損區(qū)域圖像需要修補時，這一類型的方法不再適用；第二類是基于紋理生成的圖像修補算法，通過損毀區(qū)域的相似鄰接像素來生成待修補的區(qū)域，新的像素點先由一個初始種子開始，然后再在迭代過程中努力保持原有的圖像結構，這一類方法可能會采用錯誤的紋理生成子，從而使得修補結果發(fā)生錯誤；第三類是近年來較為流行的基于模板的圖像修補算法，通過一些已知的圖像塊來填補丟失的區(qū)域，這其中包括兩個關鍵的步驟，一為選取最匹配的圖像子塊并重構，其次為填補順序優(yōu)先級的確定，這一類方法的算法比較復雜，可實用性較差，而且可能會采用匹配度較差的圖像子塊并重構，準確性較差。

發(fā)明內容

本發(fā)明旨在至少解決現(xiàn)有技術或相關技術中存在的技術問題之一。

為此，本發(fā)明的一個目的在于提供一種基于邊界連通性的圖像修補方法。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術方案提供了一種基于邊界連通性的圖像修補方法，包括：根據(jù)約束已知的退化圖像在轉換域下的邊界連通性，修補退化圖像的稀疏結構，輸出對應的清晰圖像。

在該技術方案中，通過根據(jù)約束已知的退化圖像在轉換域下的邊界連通性，修補退化圖像的稀疏結構，輸出對應的清晰圖像，修復在獲取、傳輸以及存儲過程中由于各種原因導致的數(shù)據(jù)受損或品質下降的退化圖像，修補受損的圖像區(qū)域，提升了輸出的清晰圖像的質量，以圖像空間域的邊界連通性與小波框架下大能量系數(shù)所在位置的連通性相關聯(lián)，通過修復小波框架下零元素位置來構造正定系統(tǒng)，進而求解該正定系統(tǒng)得到修補后輸出的清晰圖像，清晰圖像的還原度更高，質量更高。

在上述技術方案中，優(yōu)選地，根據(jù)約束已知的退化圖像在轉換域下的邊界連通性，修補退化圖像的稀疏結構，輸出對應的清晰圖像，包括：基于邊界連通性，預先構建圖像修補最優(yōu)化模型；交替迭代求解圖像修補最優(yōu)化模型，修補退化圖像的稀疏結構，輸出對應的清晰圖像。

在該技術方案中，通過基于邊界連通性，預先構建圖像修補最優(yōu)化模型，有利于實現(xiàn)根據(jù)已知的圖像，求解圖像修補最優(yōu)化模型，修補稀疏結構，通過交替迭代求解圖像修補最優(yōu)化模型，修補退化圖像的稀疏結構，輸出對應的清晰圖像，修復在獲取、傳輸以及存儲過程中由于各種原因導致的數(shù)據(jù)受損或品質下降的退化圖像，修補受損的圖像區(qū)域，提升了輸出的清晰圖像的質量，以圖像空間域的邊界連通性與小波框架下大能量系數(shù)所在位置的連通性相關聯(lián)，通過修復小波框架下零元素位置來構造正定系統(tǒng)，進而求解該正定系統(tǒng)得到修補后輸出的清晰圖像，清晰圖像的還原度更高，質量更高。

在上述任一項技術方案中，優(yōu)選地，圖像修補最優(yōu)化模型為：