OpenCV探索之路(十):图像修复技术

本文介绍了如何使用OpenCV进行图像修复,通过inpaint()函数修复图像中的损坏部分。修复原理是利用边缘信息推断破坏区域的内容,并用邻域半径和修复算法进行填补。修复效果在简单图像上表现良好,但复杂区域可能产生副作用。手动定义修复区域可改善效果。

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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。如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样,Opencv能帮我们做到吗?

OpenCV真的有这个妙手回春的功能!别以为图像修补的工作只能用PS或者美图秀秀那些软件去做,其实由程序员自己写代码去做更加高效!

图像修复技术的原理是什么呢?

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。

OpenCV中就是利用inpaint()这个函数来实现修复功能的。

void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask,
                           OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags );
  • 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;

函数实现关键是图像掩码的确定,可以通过阈值筛选或者手工选定,按照这个思路,用三种方法生成掩码,对比图像修复的效果。

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