基于人工智能实验平台的OpenCV图片修复实验

opencv图片操作之图片修复

1.实验目的

熟悉opencv读入图片，以及图片的修复.

2.实验设备

安装了python和pychrm的电脑一台.

3.实验内容

包含图片的导入和显示、修复.

4.实验原理

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。

修复图像的原理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。

图1.1.1 原理

如图所示，是图像中待修复的区域，是待修复区域的边界，是该边界上的任意一点。在点周围的图像已知区域内部，选择一个以为尺度的领域。那么，的像素值可以由领域内部的像素值来近似计算得到。我们首先来考虑灰度图(彩图可以类似计算)。当尺度参

足够小的时候，给定点的像素值以及的梯度值

，那么点