Python OpenCV|cv2.inpaint()函数,图像修复

发表时间:2019-12-23

概念

修复是图像插值。数字修复算法在图像插值,照片恢复,缩放和超分辨率等方面具有广泛的应用。

大多数人会在家里放一些旧的退化照片,上面有一些黑点,一些笔画等。你有没有想过恢复它?我们不能简单地在绘画工具中擦除它们,因为它将简单地用白色结构替换黑色结构,这是没有用的。在这些情况下,使用称为图像修复的技术。基本思路很简单:用邻近的像素替换那些坏标记,使其看起来像是邻居(取自维基百科),看下面显示的图像:

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库函数

dst = cv2.inpaint(src,mask, inpaintRadius,flags)

参数是:

  1. src:输入8位1通道或3通道图像。
  2. inpaintMask:修复掩码,8位1通道图像。非零像素表示需要修复的区域。
  3. dst:输出与src具有相同大小和类型的图像。
  4. inpaintRadius:算法考虑的每个点的圆形邻域的半径。
  5. flags
    1. INPAINT_NS基于Navier-Stokes的方法
    2. Alexandru Telea的INPAINT_TELEA方法


实现

为此目的设计了几种算法,OpenCV提供了两种算法。两者都可以通过相同的函数访问,cv2.inpaint()。

第一种算法基于Alexandru Telea于2004年发表的“基于快速行进方法的图像修复技术”。它基于快速行进方法。考虑图像中要修复的区域。算法从该区域的边界开始,然后进入区域内,逐渐填充边界中的所有内容。它需要在邻近的像素周围的一个小邻域进行修复。该像素由邻居中所有已知像素的归一化加权和代替。选择权重是一个重要的问题。对于靠近该点的那些像素,靠近边界的法线和位于边界轮廓上的像素,给予更多的权重。一旦像素被修复,它将使用快速行进方法移动到下一个最近的像素。 FMM确保首先修复已知像素附近的像素,这样它就像手动启发式操作一样工作。使用标志cv2.INPAINT_TELEA启用此算法。

第二种算法基于Bertalmio,Marcelo,Andrea L. Bertozzi和Guillermo Sapiro于2001年撰写的“Navier-Stokes,流体动力学和图像和视频修补”一文。该算法基于流体动力学并利用偏微分方程。基本原则是heurisitic。它首先沿着已知区域的边缘行进到未知区域(因为边缘是连续的)。它继续等照片(连接具有相同强度的点的线,就像轮廓连接具有相同高度的点一样),同时在修复区域的边界处匹配渐变矢量。为此,使用来自流体动力学的一些方法。获得颜色后,填充颜色以减少该区域的最小差异。使用标志cv2.INPAINT_NS启用此算法。


代码

我们需要创建一个与输入图像大小相同的掩码,其中非零像素对应于要修复的区域。其他一切都很简单。我的图像因一些黑色笔画而降级(我手动添加)。我用Paint工具创建了相应的笔触,同时得到mask。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import cv2

img = cv2.imread('OpenCV_Logo_B.png')     # input
mask = cv2.imread('OpenCV_Logo_C.png',0)  # mask

dst_TELEA = cv2.inpaint(img,mask,3,cv2.INPAINT_TELEA)
dst_NS = cv2.inpaint(img,mask,3,cv2.INPAINT_NS)

plt.subplot(221), plt.imshow(img)
plt.title('degraded image')
plt.subplot(222), plt.imshow(mask, 'gray')
plt.title('mask image')
plt.subplot(223), plt.imshow(dst_TELEA)
plt.title('TELEA')
plt.subplot(224), plt.imshow(dst_NS)
plt.title('NS')

plt.tight_layout()
plt.show()

这是原图文件和掩码文件:Pictures

输出:

这是输出。第一个是降级的OpenCV徽标,第二个图片是运行FMM所需的掩码。最后两张照片是修补的结果。不确定,但我认为两种修补方法之间没有任何区别,至少对于当前输入而言。

1365470-20190328225613626-1623267647.png

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