基于紋理方向的圖像修復(fù)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于紋理方向的圖像修復(fù)方法，該圖像修復(fù)方法根據(jù)待修復(fù)區(qū)域的局部紋理方向構(gòu)建局部紋理坐標(biāo)系，建立基于該局部紋理坐標(biāo)系的能量泛函式，并根據(jù)能量泛函式得到待修復(fù)區(qū)域的修復(fù)方程，然后將修復(fù)方程進(jìn)行離散化處理，并采用高斯-賽德爾迭代法對圖像修復(fù)方程進(jìn)行求解，從而得到修復(fù)區(qū)域中各個像素點的像素值，進(jìn)而完成修復(fù)。本發(fā)明不需提前圖像進(jìn)行預(yù)先處理工作，可對圖像直接進(jìn)行處理，且能夠同時修復(fù)待修復(fù)區(qū)域的紋理信息和結(jié)構(gòu)信息，大大提高了的修復(fù)效果，同時計算量小，有效提高了修復(fù)縮率，縮減了修復(fù)的時間。
【專利說明】基于紋理方向的圖像修復(fù)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及計算機(jī)圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種基于紋理方向的圖像修復(fù)方法?！颈尘凹夹g(shù)】
[0002]圖像修復(fù)問題主要對圖像中丟失或損壞的部分進(jìn)行修補(bǔ)，具體包括修復(fù)不完全的圖像，去除圖像中的污物等。在計算機(jī)圖像領(lǐng)域，圖像的原始坐標(biāo)系一般以左上角為原點，水平向右為X方向，豎直向下為Y方向。
[0003]目前，針對紋理信息通過紋理合成算法進(jìn)行修復(fù)，使用偏微分方程算法修復(fù)結(jié)構(gòu)信息，這兩類算法都已取得了一定的突破。然而，在本質(zhì)上由于需修復(fù)的紋理信息和結(jié)構(gòu)信息并不相同，所以目前的很多算法都很難同時修復(fù)紋理信息和結(jié)構(gòu)信息。就具體而言，通過紋理合成算法對結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行修復(fù)容易產(chǎn)生人工痕跡，而使用偏微分方程的算法只對結(jié)構(gòu)信息有效，對于紋理信息的修復(fù)顯得無能為力。另一種修復(fù)效果比較好的算法，是先對需修復(fù)的圖像進(jìn)行分析，把其分成紋理信息部分和結(jié)構(gòu)信息部分，然后對這兩部分分別用紋理修復(fù)算法和結(jié)構(gòu)修復(fù)算法對其進(jìn)行修復(fù)，最后將兩部分的結(jié)果進(jìn)行合并。通過對圖像進(jìn)行預(yù)分解，然后結(jié)合兩類修復(fù)算法的結(jié)果，這種修復(fù)的效果比僅僅使用一種修復(fù)算法(紋理修復(fù)算法或結(jié)構(gòu)修復(fù)算法)要好，但是這種算法實施復(fù)雜，算法的執(zhí)行效率也不高。
[0004]另外,基于整體變化(Total Variation, TV)模型的修復(fù)是經(jīng)典的修復(fù)算法,但與許多使用偏微分方程修復(fù)的算法一樣，對于紋理修復(fù)而言效果很差；基于OABE (OrientedAnisotropic Brightness Equation)的修復(fù)算法可以修復(fù)簡單的紋理,該算法是對基于偏微分方程的圖像修復(fù)進(jìn)行擴(kuò)充，雖然該算法比TV算法要好但僅僅只能修復(fù)一些簡單的結(jié)構(gòu)性紋理(如方形馬賽克)，對于復(fù)雜的紋理處理效果很差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于紋理方向的圖像修復(fù)方法，該圖像修復(fù)方法主要從圖像的紋理信息和結(jié)構(gòu)信息兩方面進(jìn)行修復(fù)，提高了圖像的修復(fù)效果，同時計算量小，有效提高了修復(fù)縮率，縮減了修復(fù)的時間。
[0006]一種基于紋理方向的圖像修復(fù)方法，包括:
[0007](I)用標(biāo)記指定待修復(fù)圖像中的待修復(fù)區(qū)域，并確定待修復(fù)區(qū)域的最小矩形覆蓋盒;
[0008](2)將待修復(fù)圖像中的待修復(fù)區(qū)域向外擴(kuò)張若干個像素點得到待修復(fù)區(qū)域的邊界區(qū)域，根據(jù)邊界區(qū)域中各個像素點的位置，確定待修復(fù)區(qū)域的局部紋理方向，記為Vp = (m, η)；
[0009](3)以最小矩形覆蓋盒的中心為坐標(biāo)原點，以所述的局部紋理方向Vp以及與局部紋理方向Vp正交的向量Vy為坐標(biāo)軸的正方向，建立該待修復(fù)區(qū)域的局部紋理坐標(biāo)系，其中Vy = (-n, m)；
[0010](4)在局部紋理坐標(biāo)系中建立該待修復(fù)區(qū)域的能量泛函式；[0011](5)根據(jù)歐拉-拉格朗日方程對能量泛函式進(jìn)行極小化操作，得到待修復(fù)區(qū)域的歐拉-拉格朗日修復(fù)方程；
[0012](6)對于待修復(fù)區(qū)域中的每一個待修復(fù)像素點，確定局部紋理坐標(biāo)軸上與當(dāng)前待修復(fù)像素點的距離為h/2的像素點作為鄰域像素點，根據(jù)鄰域像素點對所述的歐拉-拉格朗日修復(fù)方程進(jìn)行離散化處理，得到當(dāng)前待修復(fù)像素點的離散修復(fù)方程，h為局部紋理方向Vp的模；
[0013](7)對所述的離散修復(fù)方程變形簡化得到迭代方程；
[0014](8)采用高斯-賽德爾迭代法對迭代方程進(jìn)行迭代，每次迭代得到一個像素值，當(dāng):
[0015]
【權(quán)利要求】
1.一種基于紋理方向的圖像修復(fù)方法，其特征在于，包括: (1)用標(biāo)記指定待修復(fù)圖像中的待修復(fù)區(qū)域，并確定待修復(fù)區(qū)域的最小矩形覆蓋盒； (2)將待修復(fù)圖像中的待修復(fù)區(qū)域向外擴(kuò)張若干個像素點得到待修復(fù)區(qū)域的邊界區(qū)域，根據(jù)邊界區(qū)域中各個像素點的位置，確定待修復(fù)區(qū)域的局部紋理方向，記為Vp = (m，n)； (3)以最小矩形覆蓋盒的中心為坐標(biāo)原點，以所述的局部紋理方向Vp以及與局部紋理方向Vp正交的向量Vy為坐標(biāo)軸的正方向，建立該待修復(fù)區(qū)域的局部紋理坐標(biāo)系，其中Vy = (-n, m)； (4)在局部紋理坐標(biāo)系中建立該待修復(fù)區(qū)域的能量泛函式； (5)根據(jù)歐拉-拉格朗日方程對能量泛函式進(jìn)行極小化操作，得到待修復(fù)區(qū)域的歐拉-拉格朗日修復(fù)方程； (6)對于待修復(fù)區(qū)域中的每一個待修復(fù)像素點，確定局部紋理坐標(biāo)軸上與當(dāng)前待修復(fù)像素點的距離為h/2的像素點作為鄰域像素點，根據(jù)鄰域像素點對所述的歐拉-拉格朗日修復(fù)方程進(jìn)行離散化處理，得到當(dāng)前待修復(fù)像素點的離散修復(fù)方程，h為局部紋理方向Vp的模； (7)對所述的離散修復(fù)方程變形簡化得到迭代方程； (8)采用高斯-賽德爾迭代法對迭代方程進(jìn)行迭代，每次迭代得到一個像素值，當(dāng):
2.如權(quán)利要求1所述的基于紋理方向的圖像修復(fù)方法，其特征在于，所述步驟(2)中通過以下步驟確定局部紋理方向: (2-1)對于邊界區(qū)域中的任意兩個像素點，若:
(X1, Y1)-(x2, y2) I < ε , 且向量(X2-Xi, y2~yi)滿足MAD條件,則將向量(X2-X1, y2-Ji)作為候選方向向量，并將所有候選方向向量作為候選方向向量集合，其中，(Xl，Y1)和(χ2，J2)分別為邊界區(qū)域中的任意兩個像素點的坐標(biāo)，ε為設(shè)定的閾值； (2-2)將候選方向向量集合使絕對差函數(shù):
3.如權(quán)利要求2所述的基于紋理方向的圖像修復(fù)方法，其特征在于，所述步驟(2-1)中設(shè)定的閾值ε為5~20。
4.如權(quán)利要求3所述的基于紋理方向的圖像修復(fù)方法，其特征在于，所述的步驟(2-1)中MAD條件的閾值為10~30。
5.如權(quán)利要求4所述的基于紋理方向的圖像修復(fù)方法，其特征在于，所述步驟(4)得到的能量泛函式如下:
6.如權(quán)利要求5所述的基于紋理方向的圖像修復(fù)方法，其特征在于，所述的待修復(fù)區(qū)域的歐拉-拉格朗日修復(fù)方程如下:
7.如權(quán)利要求6所述的基于紋理方向的圖像修復(fù)方法，其特征在于，所述步驟(6)中當(dāng)前待修復(fù)像素點的離散修復(fù)方程如下:

8.如權(quán)利要求7所述的基于紋理方向的圖像修復(fù)方法，其特征在于，所述步驟(7)中的迭代方程如下:
9.如權(quán)利要求8所述的基于紋理方向的圖像修復(fù)方法，其特征在于，所述步驟(8)中設(shè)定的閾值μ為I~5。
10.如權(quán)利要求9所述的基于紋理方向的圖像修復(fù)方法，其特征在于，所述步驟(8)中設(shè)定的最大迭代次數(shù)N為50~ 150。
【文檔編號】G06T5/00GK103778604SQ201410011250
【公開日】2014年5月7日 申請日期:2014年1月10日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月10日
【發(fā)明者】董建鋒, 張丹, 李盼, 張大龍, 歷曉華, 許端清 申請人:浙江大學(xué)