【图像修复】学习字典方法FastICA彩色图像修复【含Matlab源码 3461期】

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⛄一、学习字典方法FastICA彩色图像修复

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；

3 学习字典方法FastICA彩色图像修复步骤
FastICA是一种独立成分分析算法，可以用于信号处理、图像处理等领域。在彩色图像修复中，FastICA可以用于分离混合图像中的独立成分，从而实现图像修复的目的。具体步骤如下：
（1）读取混合图像并将其转换为矩阵形式。
（2）对矩阵进行预处理，例如中心化、白化等。
（3）利用FastICA算法对矩阵进行分解，得到独立成分矩阵。
（4）根据独立成分矩阵和混合矩阵，重构原始图像。

⛄二、部分源代码

% Color image inpainting

clear
% close all

% Load an image
S = imread(‘images\test\castle.jpg’);

% Patch size
p = 8;
q = 8;
T = p*q;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Load the dictionary
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

load dict\ICA_dict

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% ALGORITHM for sparse recovery
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
alg = ‘robustsl0’;

[m n ~] = size(S);
N = m * n;

% Maximal overlap - slow but gives the best results
overlap = p-1;
aux_cols = q - overlap;
aux_rows = p - overlap;
nr1 = round(floor((m-p)/aux_rows));
nr2 = round(floor((n-q)/aux_cols));

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Generate mask
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% Inpainting
% ratio = 0.2;
% pom = floor(ratio*N);
% restr_ind = randperm(N);
% restr = restr_ind(1:pom)‘;
% restr_left = restr_ind(pom+1:end)’;
%
% Pmat = false(N, 1);
% Pmat(restr) = true;
% Pmat = reshape(Pmat, [m n]);
% % Simply replicate missing pixels distribution across channels
% Pmat = repmat(Pmat, [1 1 3]);

% Ratio of available pixels
ratio = 0.2;
pom = floor(ratio3N);
restr_ind = randperm(3*N);
restr = restr_ind(1:pom)‘;
restr_left = restr_ind(pom+1:end)’;

Pmat = false(3*N, 1);
Pmat(restr) = true;
Pmat = reshape(Pmat, [m n 3]);

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Downsampling matrix (the special case of random subsampling)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% s_fact = 3;
% odd_ind_i = (mod(0:m-1, s_fact) == 0);
% odd_ind_j = (mod(0:n-1, s_fact) == 0);
% Pmat = false(m, n);
% Pmat(odd_ind_i, odd_ind_j) = true;
%
% Pmat = repmat(Pmat, [1 1 3]);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]张汝峰,项璟,陈鹏,张亚娟,张喜英,薛瑞.基于FMM算法的深度图像修复研究[J].湖北农机化. 2020,(01)
[2]齐玲,王锦.一种基于Criminisi算法改进的图像修复技术[J].软件导刊. 2019,18(04)
[3]何埜,李光耀,肖莽,谢力,彭磊,唐可.基于深度信息的图像修复算法[J].计算机应用. 2015,35(10)

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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