【图像修复】PDE算法彩色图像修复【含Matlab源码 3463期】

原创已于 2024-11-22 21:47:10 修改 · 960 阅读

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于 2024-01-10 12:23:49 首次发布

Matlab图像处理（进阶版）专栏收录该内容

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🚅座右铭：行百里者，半于九十。

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①Matlab图像处理（进阶版）

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⛄一、图像处理简介

1 前言
在实际应用中，我们的图像常常会被噪声腐蚀，这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴，或是旧照片的划痕，或者是图像遭到人为的涂画（比如马赛克）或者图像的部分本身已经损坏。

2 图像修复技术的原理
简而言之，就是利用那些已经被破坏的区域的边缘，即边缘的颜色和结构，根据这些图像留下的信息去推断被破坏的信息区的信息内容，然后对破坏区进行填补，以达到图像修补的目的。
第一个参数src，输入的单通道或三通道图像；
第二个参数inpaintMask，图像的掩码，单通道图像，大小跟原图像一致，inpaintMask图像上除了需要修复的部分之外其他部分的像素值全部为0；
第三个参数dst，输出的经过修复的图像；
第四个参数inpaintRadius，修复算法取的邻域半径，用于计算当前像素点的差值；
第五个参数flags，修复算法，有两种：INPAINT_NS 和I NPAINT_TELEA；

图像修复技术的研究是计算机视觉以及计算机图形学的一个具有重大意义的研究课题。对于带有损失区域的图像，由于我们并不知道原本图像的具体形式，我们只能类似于“凭空捏造”一些像素去填补这种缺失。正因如此，图像修复实际是根据人类自己的视觉规则对图像进行分析，然后去修补。简言之，修复技术的改进主要依赖于对图像模型的研究和人类视觉认知规则。
传统的图像修复技术通常划分为两大类：一类是基于变分PDF模型的图像修复技术，主要是通过求解偏微分方程来进行修复；另一类则是基于纹理的图像修补技术，通过图像的纹理结构特征匹配进行修复。
2000年，Bertalmio等的首先提出一种基于偏微分方程的图像修复方法，即 BSCB算法，主要思想是将待修补区域周围的信息沿着等照度线方向迭代传输到破损的待修复区域内，然后再进行若干次各向异性扩散多次从而得到修复后的图像。本质上它是一种基于偏微分方程（PDE）的修复方法。此类方法利用了物理学中热扩散方程。

⛄二、部分源代码

function [ Err ] = PDE(iter,original,rows,cols,r_img)

%parameters
%sweep_iter=50;
alpha=0.2;
step=0.98;

%QDE solver, red channel
for i=1:iter
for j=1:length(rows)
y=rows(j);
x=cols(j);
sec_grad=r_img(y-1,x)+r_img(y+1,x)+r_img(y,x-1)+r_img(y,x+1)-4r_img(y,x);
r_img(y,x)=r_img(y,x)+alphasec_grad;
end
alpha=alpha*step;
end

restored=original;
restored(:,:,1)=uint8(r_img);

%imshow(restored);
Err = check_Err(restored,original,rows,cols);
end

⛄三、运行结果

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⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]陈舒曼,陈玮,尹钟.单幅图像去雨算法研究现状及展望[J].计算机应用研究. 2022,39(01)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流人群疏散病毒扩散晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合