[发明专利]一种图像修复方法、系统及相关装置在审
申请号: | 201910823521.X | 申请日: | 2019-09-02 |
公开(公告)号: | CN110517205A | 公开(公告)日: | 2019-11-29 |
发明(设计)人: | 陈曦;黄星威;王进;王磊;张建明;陈沅涛;刘林武;陶家俊 | 申请(专利权)人: | 长沙理工大学 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00 |
代理公司: | 11227 北京集佳知识产权代理有限公司 | 代理人: | 高勇<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
地址: | 410114 湖南省*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 修复 图像修复 像素点 修复区域 掩膜 图像 结构分量 图像块 优先权 置信 修补 申请 计算机可读存储介质 数据项确定 最优匹配块 边缘结构 算法跟踪 图像边界 照度信息 数据项 优先度 空时 集合 终端 替代 重复 更新 | ||
1.一种图像修复方法,其特征在于,包括:
S1:获取待修复图像并确定待修复区域掩膜;
S2:确定所述待修复图像的结构分量;
S3:确定所述待修复图像边界上的像素点集合;
S4:确定所述像素点集合中各像素点的置信项和数据项,根据所述置信项和所述数据项确定优先权;
S5:将当前优先权最大的像素点作为第一修补点,并确认所述第一修补点对应的待修复图像中的待修复图像块;
S6:利用优化模型确定所述待修复图像中的最优匹配块,用所述最优匹配块替代所述待修复图像块;
S7:更新所述待修复区域掩膜,重复S5和S6直至所述待修复区域掩膜为空时完成图像修复。
2.根据权利要求1所述的图像修复方法,其特征在于,根据所述置信项和所述数据项确定优先权包括:
根据第一权重的所述置信项对应和第二权重的所述数据项确定优先权;
其中,所述第一权重和所述第二权重之和为1。
3.根据权利要求1所述的图像修复方法,其特征在于,确定所述待修复图像的结构分量包括:
根据对数总变分最小化模型,得到所述待修复图像的结构分量。
4.根据权利要求1所述的图像修复方法,其特征在于,利用优化模型确定所述待修复图像中的最优匹配块包括:
基于差值平方和算法计算局部总变分并确定所述待修复图像中的最优匹配块。
5.一种图像修复系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取待修复图像并确定待修复区域掩膜;
结构分解模块,用于确定所述待修复图像的结构分量;
像素点确认模块,用于确定所述待修复图像边界上的像素点集合;
优先权计算模块,用于确定所述像素点集合中各像素点的置信项和数据项,根据所述置信项和所述数据项确定优先权;
修复模块,用于将当前优先权最大的像素点作为第一修补点,并确认所述第一修补点对应的待修复图像中的待修复图像块;并利用优化模型确定所述待修复图像中的最优匹配块,用所述最优匹配块替代所述待修复图像块;
循环模块,用于更新所述待修复区域掩膜,重复执行所述修复模块对应的工作流程直至所述待修复区域掩膜为空时完成图像修复。
6.根据权利要求5所述的图像修复系统,其特征在于,所述优先权计算模块包括:
优先权计算单元,用于根据第一权重的所述置信项对应和第二权重的所述数据项确定优先权;
其中,所述第一权重和所述第二权重之和为1。
7.根据权利要求5所述的图像修复系统,其特征在于,结构分解模块所述包括:
结构分解单元,用于根据对数总变分最小化模型,得到所述待修复图像的结构分量。
8.根据权利要求5所述的图像修复系统,其特征在于,所述修复模块包括:
优化匹配单元,用于基于差值平方和算法计算局部总变分并确定所述待修复图像中的最优匹配块。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述的图像修复方法的步骤。
10.一种图像修复终端,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器中存有计算机程序,所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现如权利要求1-4任一项所述的图像修复方法的步骤。
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