[发明专利]一种图像修复方法、装置、存储介质及终端设备

权利要求书

1.一种图像修复方法，其特征在于，包括：

确定原始图像中待修复的目标区域和已知的源区域，并获取所述目标区域的边界像素点，其中，已知的源区域为所述原始图像中除所述目标区域以外的区域；

以各边界像素点为中心点，构建预设大小的多个修复块，其中，所构建的修复块的数量与边界像素点的数量对应；

根据各修复块中样本像素点的个数和各修复块的结构信息计算各修复块的优先权，并根据所述优先权选择最先修复块；

利用预设蛙跳算法寻找所述源区域中与所述最先修复块最相似的最佳匹配块；

采用所述最佳匹配块对应的样本像素点修复所述最先修复块的对应像素点；

将已修复的所述最先修复块划分至所述源区域，并更新所述目标区域的边界像素点；

若更新后的边界像素点的个数大于设定阈值，则返回执行以各边界像素点为中心点，构建预设大小的多个修复块的步骤以及后续步骤，直到更新后的边界像素点的个数小于或者等于所述设定阈值时，确定所述原始图像修复完成并获取更新后的所述源区域；

其中，所述利用预设蛙跳算法寻找所述源区域中与所述最先修复块最相似的最佳匹配块，包括：

获取所述源区域的样本像素点，并以所述样本像素点为中心点在所述源区域中构建预设大小的多个样本块；

将各所述样本块确定为一青蛙个体，得到所述预设蛙跳算法的初始群体；

采用预设适应度值计算方式计算所述初始群体中各青蛙个体的适应度值，并根据所述适应度值将所述初始群体划分为多个初始族群；

获取各初始族群中适应度值最大的最差青蛙个体，并按照预设更新方式对各最差青蛙个体进行更新，得到更新后的新族群；

判断所述新族群是否满足第一预设终止条件；

若所述新族群不满足所述第一预设终止条件，则将所述新族群确定为初始族群，并返回执行获取各初始族群中适应度值最大的最差青蛙个体的步骤以及后续步骤；

若所述新族群满足所述第一预设终止条件，则对各所述新族群进行混合，得到新群体；

判断所述新群体是否满足第二预设终止条件；

若所述新群体满足所述第二预设终止条件，则获取所述新群体的最优青蛙个体，并将所述最优青蛙个体对应的样本块确定为与所述最先修复块最相似的最佳匹配块；

若所述新群体不满足所述第二预设终止条件，则将所述新群体确定为初始群体，并返回执行采用预设适应度值计算方式计算所述初始群体中各青蛙个体的适应度值的步骤以及后续步骤；所述预设适应度值计算方式为：

其中，F(X_i)为样本块i对应的青蛙个体i的适应度值，a_j为最先修复块中的第j个待修复像素点对应的灰度值，X_ij为样本块i中的第j个样本像素点对应的灰度值，n为样本块i中像素点的总个数。

2.根据权利要求1所述的图像修复方法，其特征在于，所述按照预设更新方式对各最差青蛙个体进行更新，包括：

根据下述更新公式对各最差青蛙个体进行更新：

newX_i＝ε*(X_i+D)

phi＝4*rand(i)

其中，newX_i为样本块i对应的青蛙个体i更新后的灰度值，X_i为青蛙个体i更新之前的灰度值，D为青蛙个体的更新步长系数，ε为收缩因子，rand(i)为青蛙个体i对应的随机数。

3.根据权利要求1所述的图像修复方法，其特征在于，所述按照预设更新方式对各最差青蛙个体进行更新，得到更新后的新族群，包括：

按照预设更新方式对各最差青蛙个体进行更新，得到更新后的最差青蛙个体；

计算更新后的最差青蛙个体的新适应度值；

判断所述新适应度值是否满足预设条件；

若所述新适应度值不满足所述预设条件，则随机生成一新青蛙个体，并利用所述新青蛙个体替换所述最差青蛙个体，得到更新后的新族群。