OpenCV探索之路(十):图像修复技术

在实际应用中,我们的图像常常会被噪声腐蚀,这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴,或是旧照片的划痕,或者是图像遭到人为的涂画(比如马赛克)或者图像的部分本身已经损坏。如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样,Opencv能帮我们做到吗?

OpenCV真的有这个妙手回春的功能!别以为图像修补的工作只能用PS或者美图秀秀那些软件去做,其实由程序员自己写代码去做更加高效!

图像修复技术的原理是什么呢?

简而言之,就是利用那些已经被破坏的区域的边缘, 即边缘的颜色和结构,根据这些图像留下的信息去推断被破坏的信息区的信息内容,然后对破坏区进行填补 ,以达到图像修补的目的。

OpenCV中就是利用inpaint()这个函数来实现修复功能的。

void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask,
                           OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags );
  • 第一个参数src,输入的单通道或三通道图像;

  • 第二个参数inpaintMask,图像的掩码,单通道图像,大小跟原图像一致,inpaintMask图像上除了需要修复的部分之外其他部分的像素值全部为0;

  • 第三个参数dst,输出的经过修复的图像;

  • 第四个参数inpaintRadius,修复算法取的邻域半径,用于计算当前像素点的差值;

  • 第五个参数flags,修复算法,有两种:INPAINT_NS 和I NPAINT_TELEA;

函数实现关键是图像掩码的确定,可以通过阈值筛选或者手工选定,按照这个思路,用三种方法生成掩码,对比图像修复的效果。

#include <imgproc\imgproc.hpp>
#include <highgui\highgui.hpp>
#include <photo\photo.hpp>

using namespace cv;

//全区域阈值处理+Mask膨胀处理
int main()
{
	Mat imageSource = imread("lol17.png");
	if (!imageSource.data)
	{
		return -1;
	}
	imshow("原图", imageSource);
	Mat imageGray;
	//转换为灰度图
	cvtColor(imageSource, imageGray, CV_RGB2GRAY, 0);
	Mat imageMask = Mat(imageSource.size(), CV_8UC1, Scalar::all(0));

	//通过阈值处理生成Mask
	threshold(imageGray, imageMask, 240, 255, CV_THRESH_BINARY);
	Mat Kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	//对Mask膨胀处理,增加Mask面积
	dilate(imageMask, imageMask, Kernel);

	//图像修复
	inpaint(imageSource, imageMask, imageSource, 5, INPAINT_TELEA);
	imshow("Mask", imageMask);
	imshow("修复后", imageSource);
	waitKey();
}

下面就是修复效果,感觉很不错吧!不过仔细一看,感觉跟原图还是发生了一些差异,比如图中剑圣头上的那颗亮点,颜色发生了变化。这个就是修复后的副作用!毕竟作出了修复,付点代价还是要的。受损是由于是图像全区域做阈值处理获得的掩码,图像上部分区域也被当做掩码对待,导致部分图像受损。

有些图片可能就会修复得很好,比如以下这幅,你根本看不出哪里有明显的副作用。

是不是所有受损的图片都能较好地还原呢?那当然不是,有些图片受损太严重的,或者在某些复杂区域受损的,OpenCV也很难帮你修复过来。

比如以下这幅,因为受损有些区域在一些很复杂的位置,所以修复起来效果不怎么样。

上面提到其他无辜的而区域会受损,这个问题能解决一下吗?可以的,那就得自己定义一块需要修复的而区域,不需要修复的区域我们不动它就是了。

#include <imgproc/imgproc.hpp>
#include <highgui/highgui.hpp>
#include <core/core.hpp>
#include <photo/photo.hpp>

using namespace cv;

Point ptL, ptR; //鼠标画出矩形框的起点和终点
Mat imageSource, imageSourceCopy;
Mat ROI; //原图需要修复区域的ROI

		 //鼠标回调函数
void OnMouse(int event, int x, int y, int flag, void *ustg);

//鼠标圈定区域阈值处理+Mask膨胀处理
int main()
{
	imageSource = imread("lol17.png");
	if (!imageSource.data)
	{
		return -1;
	}
	imshow("原图", imageSource);
	setMouseCallback("原图", OnMouse);
	waitKey();
}
void OnMouse(int event, int x, int y, int flag, void *ustg)
{
	if (event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN)
	{
		ptL = Point(x, y);
		ptR = Point(x, y);
	}
	if (flag == CV_EVENT_FLAG_LBUTTON)
	{
		ptR = Point(x, y);
		imageSourceCopy = imageSource.clone();
		rectangle(imageSourceCopy, ptL, ptR, Scalar(255, 0, 0));
		imshow("原图", imageSourceCopy);
	}
	if (event == CV_EVENT_LBUTTONUP)
	{
		if (ptL != ptR)
		{
			ROI = imageSource(Rect(ptL, ptR));
			imshow("ROI", ROI);
			waitKey();
		}
	}
	//单击鼠标右键开始图像修复
	if (event == CV_EVENT_RBUTTONDOWN)
	{
		imageSourceCopy = ROI.clone();
		Mat imageGray;
		cvtColor(ROI, Gray, CV_RGB2GRAY); //转换为灰度图
		Mat imageMask = Mat(ROI.size(), CV_8UC1, Scalar::all(0));

		//通过阈值处理生成Mask
		threshold(imageGray, imageMask, 235, 255, CV_THRESH_BINARY);
		Mat Kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
		dilate(imageMask, imageMask, Kernel);  //对Mask膨胀处理
		inpaint(ROI, imageMask, ROI, 9, INPAINT_TELEA);  //图像修复
		imshow("Mask", imageMask);
		imshow("修复后", imageSource);
	}
}

这种方法就需要我们人为地画出要修复的区域,这样就不会影响区域之外的图像了。

首先按住鼠标左键将待修复区域框出来。

然后对框出来的区域点击鼠标右键,就可以进行修复了。

修复的而效果确实比上面的方法要好!

总而言之,图像修复技术在一些简单,颜色单调的图像上进行修复得到的而效果是相当好的,而在一些细节或者复杂的部分进行修复,得到的复原图像的效果就比较一般了。比如在一些背景部分进行修复效果都不错,而在边缘细节上的修复就能看出问题了!

posted @ 2017-05-22 10:08  Madcola  阅读(24314)  评论(9编辑  收藏