喜欢恢复-简要说明

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3.其他人

参考

图像修复是一种利用相邻区域的可用空间信息，以不可察觉的方式填充缺失或损坏区域的技术，是图像处理的一个研究课题。图像修复是图像处理的一个重要研究分支。图像修复是一种古老的修复图像的方法，这些图像由于划痕而被损坏和废弃。它在计算机图形学中起着重要的作用，保存历史遗产和消除不必要的对象。已经提出了几种图像修复算法，如基于偏微分方程的修复算法、基于样本的修复算法、双边滤波修复算法和快速数字修复算法。通过在等色方向上传播已知信息，可以重建丢失的信息。等照度线是强度相等的线。图像修复可以通过与加权平均核卷积来实现。

有时需要从图像中删除不需要的对象和划痕。不需要的对象可以是徽标、文本等。删除可以手动完成，但这是一项繁琐的任务。不需要的物体和划痕不能直接擦除，因为擦除会在这个区域留下白色的斑块。通过使用相邻的空间信息来填充不必要的和白色的补丁。这种方法被称为图像修复。

使用图像修复，您可以删除背景中的孔洞，就像被删除的对象从未存在过一样。因此，图像修复的目的是填补漏洞，以创造令人满意的信息连续性，使中立的观察者不容易识别编辑过的痕迹。修复不能重建原图，但可以通过与原图非常相似的部分来填补缺失或不必要的对象。Marcelo Bertalmio是第一个提出图像复原概念的人。

图像修复算法应用广泛，包括:？

a)对象移除:用户指定的对象可以通过使用恢复技术以视觉上合理的方式被移除。？

b)划痕消除:通过对包含划痕的部分应用图像恢复算法，可以恢复被划痕损坏的旧图像。

c)传输过程中损坏图像的修正:图像在无线传输中经常会被损坏。通过将缺失部分视为修复域，可以恢复原始图像。

d)产生视觉上的惊人效果:在图像中，可以利用复原技术产生惊人的效果。

e)文本删除:修补算法可用于消除图像上不必要的文本。？

f)其他应用，例如红眼校正、旧损坏电影的恢复、压缩等。

复原方法可以分为基于扩散的复原、基于样本的复原和基于卷积的复原。

基于扩散的复原方法在像素级将已知图像的信息扩散到未知区域。它使用变分法和偏微分方程的概念。这种方法不能为纹理图像提供满意的结果，同时也会产生模糊。如果要修复的区域很小，可以使用这种方法。

在基于样本的恢复方法中，缺失区域由来自周围已知区域的信息在面片级填充。这种方法在恢复纹理和重复结构方面提供了令人印象深刻的结果。然而，他们在没有任何例子的情况下重建几何图形的能力是有限的，并且没有被完全理解。该方法克服了扩散算法的缺点。提出的图像修复算法遵循以下步骤:1)计算每个块的优先级；2)选择最佳补丁；3)按顺序填充。根据全局图像确定填充孔洞的方法。

基于卷积的恢复算法[3]通过将受损像素的邻域与适当的内核进行卷积来绘制图像。它们非常快，但在高对比度受损边缘时效果不佳。该方法利用待修复图像的梯度来计算掩模系数。该算法是快速的、迭代的、易于实现的，并且提供了非常充分的结果。

Oliveira等人提出了一种利用卷积运算的快速图像修复算法。在他们的算法中，要修复的区域与预定义的扩散掩模重复卷积。这个模型非常类似于各向同性扩散。在这种方法中，扩散掩模的中心权重被认为是零，因为其原始图像中的相关像素是未知的。它可以去除对称背景图像中的大物体，并且不模糊，但在去除自然图像中的大物体时会失败或产生较差的效果。

图像修复是一种填补图像中缺失数据的技术，也是图像处理的一个研究课题。它以一种不可察觉的方式填充损坏和丢失的数据。图像修复的目的是以视觉上可信的方式重建缺失区域，使其对人眼来说是合理的。这里讨论四篇论文的修复方法，即1)基于全局和局部一致性的修复；2)基于门控卷积的复原；3)基于边缘学习的修复；4)基于前景感知的恢复。

[1] ?王学文，等.数字图像修复技术研究进展[J].国际工程与技术研究杂志(IRJET)，2016，3(1)。

[2] ?张志军，等.图像修复技术研究综述.图像修复中的纹理合成，卷积和基于样本的算法[J].国际科技创新研究杂志，2015，1(7): 100-106。

[3] ?王晓华，王晓华.基于卷积的图像修复技术[C]//2003年第一届国际通信工程会议。2010: 130-134.