[发明专利]一种基于局部结构特征的图像合成修复方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于局部结构特征的图像合成修复方法及系统，包括以下步骤输入一幅待修复图像；对待修复图像中的所有像素点的置信度初始化；分别以待修复图像破损边界上各个像素点为中心选取各个像素点的模板块；计算待修复图像破损边界上每个像素点所在模板块的优先级大小，并进行降序排列；在待修复图像中未受损区域寻找与所述优先级最大的模板块相似度最高的区域，作为最优匹配块；将所述最优匹配块中的像素值复制到所述模板块中；更新置信度并返回执行，直至待修复图像被完全修复。本发明的一种基于局部结构特征的图像合成修复方法，对纹理结构复杂的破损图像能够提高图像修复准确率。本发明还涉及一种基于局部结构特征的图像合成修复系统。

主权项

一种基于局部结构特征的图像合成修复方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，输入一幅待修复图像，记为u(x，y)，x,y分别为待修复图像在x,y方向上的坐标；步骤2，对所述待修复图像中的所有像素点的置信度初始化；具体如下：C(p′)=0,∀p′∈Ω,C(p′)=1,∀p′∈Φ]]>式中，p'为所述待修复图像中的像素点；C(p')为像素点p'的置信度；Ω为所述待修复图像中的受损区域，Φ为所述待修复图像中的未受损区域；为取任意值；指在所述待修复图像中的受损区域取任意像素点；指在所述待修复图像中的未受损区域取任意像素点；步骤3，分别以所述待修复图像破损边界上各个像素点为中心选取所述各个像素点的模板块；步骤4，按照以下公式计算所述待修复图像破损边界上每个像素点所在模板块的破损度优先级的大小，并将破损度优先级按照从大到小降序排列；P(p)＝a1C(p)+a2D(p)+a3H(p)；其中，p为所述模板块中心处的像素点；P(p)为像素点p的破损度优先级；a1,a2,a3为权重，且a1,a2,a3的和为1；H(p)＝K·h+exp(‑h)；K为控制参量，取值为0.8；exp(‑h)＝e‑h，e‑h为以e为底数的指数函数，e＝2.71828；h为局部测度函数，h＝|λ1‑λ2|2，λ1和λ2分别为所述模板块结构张量表达式的第一特征值和第二特征值，表达式为：其中，j11,j12,j22由待修复图像结构张量表达式得到，所述待修复图像结构张量表达式为：其中，Gρ为以ρ为参数的Gaussian核函数，ρ=1；指Gρ与求卷积运算；指Gρ与求卷积运算；指Gρ与求卷积运算；C(p)为所述模板块中心处像素点p的置信度；D(p)为所述模板块中心处像素点p的数据项；式中，ψp为破损边界上以像素点p为中心点的模板块，Φ为所述待修复图像中的未受损区域，ψp∩Φ指模板块与所述待修复图像中的未受损区域的交集，为所述模板块与所述待修复图像中的未受损区域的交集中的像素点，即所述模板块中未受损区域的像素点，为像素点的置信度，|Ψp|为模板块的面积，指模板块内像素的数量；为像素点p的等照度线的方向，即梯度的垂直方向，np为像素点p的单位方向向量，α为归一化因子，在灰度图像中取值为255；步骤5，在所述待修复图像的未受损区域中寻找与所述破损度优先级最大的模板块相似度最高的区域，作为最优匹配块；步骤6，将所述最优匹配块中的像素值复制到所述破损度优先级最大的模板块中；步骤7，按照以下公式更新所述破损度优先级最大的模板块的破损区域中所有像素点的置信度，并返回步骤4，直至待修复图像被完全修复；C(q^)=C(pm)∀q^∈Ψpm∩Ω;]]>式中，pm为所述破损度优先级最大的模板块的中心处的像素点；C(pm)为像素点pm的置信度，为所述破损度优先级最大的模板块，Ω为所述待修复图像中的受损区域，指所述破损度优先级最大的模板块与所述待修复图像中受损区域Ω的交集，即所述破损度优先级最大的模板块中的受损区域；指在所述破损度优先级最大的模板块中受损区域中取任意像素点为为所述破损度优先级最大的模板块中破损区域中的像素点，为所述破损度优先级最大的模板块中破损区域中像素点的置信度。