[发明专利]基于块几何稀疏的图像修复方法

摘要

本发明公开了一种基于块几何稀疏度的图像修复方法，主要解决现有技术对结构区域修复出现失真的问题。其实现过程是(1)对待修复区域边界上的每个像素计算其几何稀疏度，并根据几何稀疏度将边界像素分为结构像素和非结构像素；(2)对待修复区域边界上的结构像素按其结构的方向进行修复，直到多个结构方向的交点区域；(3)用Criminisi方法对待修复的非结构区域进行修复，直到仅剩下交点区域；(4)对多个结构方向的交点区域进行修复，恢复出与原图像接近的结果图像。本发明能够有效的恢复图像的结构，获得高质量的图像修复结果，可用于图像处理及目标物的移除。

主权项

一种基于块几何稀疏度的图像修复方法，包括下步骤：(1)输入待修复图像I，确定待修复区域Ω和待修复区域边界(2)对中心点在待修复区域边界上的待修复块Ψp在其t×t邻域内按式寻找相似块得到相似块集合并计算出待修复块Ψp与相似块之间的水平夹角αj，得到夹角集合α＝{α1,α2,…αj,…αN}，其中j＝1,2…N，N为相似块个数；d(·)表示欧式距离，|Ψp|表示待修复块Ψp的个数，T是阈值，取值为2.5，得到相似块集合；(3)计算待修复块Ψp与相似块水平夹角αj的加权方差：其中是夹角集合的均值，wj是距离权值，表示待修复块Ψp与相似块中心点之间的距离；(4)根据加权方差V(p)计算中心点在待修复区域边界上的所有待修复块Ψp的几何稀疏度G(p)：其中h是平滑参数h＝3×N2/3×σ2，σ是方差，取值为5；(5)根据几何稀疏度G(p)将待修复块Ψp的优先权定义为：SG(p)＝G(p)*C(p)，其中C(p)是置信度项；(6)根据几何稀疏度G(p)把待修复区域边界分为结构区域L1和非结构区域L2；(7)对以结构区域L1中像素点p为中心的待修复块Ψp，通过欧式距离在其t×t邻域内寻 找M个最相似块，并利用M个最相似块拟合通过像素点p的直线，计算所有直线的交点，直线方向即为通过像素点p的结构边缘方向；保留这些交点中与最近结构区域L1中像素点距离小于9的所有交点，交点邻域L3为所有保留交点的t1×t1邻域集合，其中M取值为22；(8)对以结构区域L1中像素点为中心的块根据优先权SG(p)进行块填充修复，直到结构区域L1属于交点邻域L3为止；(9)用Criminisi优先权对非结构区域L2中的块进行块填充修复，直到非结构区域L2中像素点都被填充修复；(10)根据优先权式SG(p)对交点邻域L3进行块填充修复，直到交点邻域L3中像素点都被填充修复，恢复出与原图像接近的结果图像。