基于簡單背景的圖像修復(fù)方法、系統(tǒng)及拍攝終端的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于簡單背景的圖像修復(fù)方法及其應(yīng)用該方法的系統(tǒng)、拍攝終端。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展，填充圖像中某些區(qū)域的缺失信息，或移除圖像中某些區(qū)域僅保留需要的信息，使圖像滿足人眼視覺系統(tǒng)要求的工作成為研究熱點(diǎn)。這種修補(bǔ)缺失信息或移除目標(biāo)區(qū)域的圖像處理技術(shù)稱為圖像修復(fù)。圖像中信息缺失的區(qū)域或待移除的區(qū)域統(tǒng)稱為圖像中的待修復(fù)目標(biāo)區(qū)域，圖像中的其它區(qū)域稱為信息已知區(qū)域。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)中，對裂縫的圖像修復(fù)一般通過求解偏微分方程或者紋理合成等方案，例如，B e r t a I m i ο提出一種基于信息傳播的圖像修復(fù)模型(參考B e r t a I m i οM.2000.1mageinpainting，ACM SIGGRAPH’00，pp.417-424，July2000)，該模型利用偏微分方程(PartialDifferential Equat1n,F1DE)的各向異性擴(kuò)散特性沿邊緣方向進(jìn)行不同強(qiáng)度的擴(kuò)散以修復(fù)待修復(fù)目標(biāo)區(qū)域，C h a η等在此研究基礎(chǔ)上提出了總體變分(T ο t a IVariat1n，TV)修復(fù)模型(參考Chan T.2001.The digital TV filter and nonlineardenoising，IEEE Trans.1mage Process.，10(2):231-241，2001)以及 CDD (CurvatureDriven Diffus 1n)模型(參考 Chan T.2001.Non-texture inpainting by curvature-driven diffus1ns(CDD),J.Visual Comm.1mage Representat1n，12(4):4736-449.)，PDE修復(fù)模型基于圖像幾何特征通過計算像素間灰度差值各向異性將信息已知區(qū)域的信息向待修復(fù)的目標(biāo)區(qū)域內(nèi)擴(kuò)散，從而實(shí)現(xiàn)圖像修復(fù)。另外，Efros提出一類基于模塊的紋理分析模型(參考 Efros A.1999.Texture Synthesis by Non-par ame trie Sampl ing，IEEEInt.Conf.Computer Vis1n)，與PDE修復(fù)模型相比，基于模塊的紋理分析模型通過將模塊中的已知信息復(fù)制到待修復(fù)目標(biāo)區(qū)域，復(fù)原待修復(fù)的圖像。
[0004]但是，采用上述直接求解偏微分方程修復(fù)的方法一般會使修復(fù)區(qū)模糊，而采用紋理合成的修復(fù)方法太依賴周圍正確的紋理塊樣本而不太適合用于密集裂縫的情況，對于人臉皺紋等比較密集的紋理，上述兩種方案都不適用。
[0005]因此，如何用圖像修復(fù)的算法消除人臉皺紋便成了一個難題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明為解決上述問題，提供了一種基于簡單背景的圖像修復(fù)方法、系統(tǒng)及拍攝終端，無需訓(xùn)練樣本，算法簡單，處理速度快，并且修復(fù)效果更自然。
[0007]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:
[0008]首先，本發(fā)明提供一種基于簡單背景的圖像修復(fù)方法，其包括以下步驟:
[0009]10.對原始圖像的待修復(fù)區(qū)域或完好區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，得到標(biāo)記圖；
[0010]20.對所述標(biāo)記圖進(jìn)行梯度計算，得到梯度圖；
[0011 ] 30.對所述梯度圖進(jìn)行分塊，得到梯度塊；
[0012]40.根據(jù)每個梯度塊所對應(yīng)原始圖像中的原始塊進(jìn)行方差計算，得到每個梯度塊對應(yīng)的方差值；
[0013]50.將包含待修復(fù)區(qū)域的梯度塊利用周圍的方差值最小的完好區(qū)域的梯度塊替代，得到調(diào)整后的梯度圖；
[0014]60.利用泊松方程將調(diào)整后的梯度圖進(jìn)行還原，得到修復(fù)圖。
[0015]優(yōu)選的，所述步驟20中，對所述標(biāo)記圖進(jìn)行梯度計算，進(jìn)一步包括以下步驟:
[0016]21.在水平方向上，計算所述標(biāo)記圖中每個當(dāng)前像素點(diǎn)的右邊兩個像素和與左邊兩個像素和之差，得到水平梯度值Tx;
[0017]22.在垂直方向上，計算所述標(biāo)記圖中每個當(dāng)前像素點(diǎn)下面兩個像素和與上面兩個像素和之差，得到垂直梯度值Ty;
[0018]23.取水平梯度值Tx和垂直梯度值Ty之和作為當(dāng)前像素點(diǎn)的梯度值T。
[0019]優(yōu)選的，所述步驟30中，對所述梯度圖進(jìn)行分塊，是根據(jù)原始圖像的大小進(jìn)行設(shè)置塊的大小BlockSize，并根據(jù)設(shè)置的塊的大小BlockSize將所述梯度圖平均分成多個梯度塊，每個梯度塊的大小為BlockSize*BlockSize，所述的塊的大小BlockSize的計算方法為:
[0020]BlockSize=max(3，min(25，min(height，width)*0.01) )*2_1 ；
[0021 ] 其中，height、width分別表示圖像的高和寬，max表示兩者之間的最大值，min表示兩者之間的最小值。
[0022]優(yōu)選的，所述步驟40中，計算每個梯度塊對應(yīng)的方差值，是指對所述梯度圖中的完好區(qū)域的梯度塊所對應(yīng)的原始圖像的原始塊進(jìn)行方差值的計算，同時，將待修復(fù)區(qū)域的梯度塊的方差值設(shè)置為極大值。
[0023]優(yōu)選的，所述步驟50中，將包含待修復(fù)區(qū)域的梯度塊利用周圍的方差值最小的完好區(qū)域的梯度塊替代，是根據(jù)標(biāo)記獲取所有的待修復(fù)區(qū)域的梯度塊，然后遍歷所有的待修復(fù)區(qū)域的梯度塊，并利用當(dāng)前的待修復(fù)區(qū)域的梯度塊的周圍八塊中方差值最小的梯度塊替代該當(dāng)前的待修復(fù)區(qū)域的梯度塊，同時也替代對應(yīng)的方差值，最終得到調(diào)整后的梯度圖。
[0024]優(yōu)選的，所述步驟10中，所述原始圖像是指人臉圖像，所述待修復(fù)區(qū)域是指皺紋區(qū)域或者斑點(diǎn)區(qū)域;或者，所述原始圖像是指天花板圖像或墻壁圖像或地板圖像，所述待修復(fù)區(qū)域是指裂縫區(qū)域。
[0025]其次，本發(fā)明提供一種基于簡單背景的圖像修復(fù)系統(tǒng)，其包括:
[0026]標(biāo)記模塊，用于對原始圖像的待修復(fù)區(qū)域或完好區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，得到標(biāo)記圖；
[0027]梯度計算模塊，用于對所述標(biāo)記圖進(jìn)行梯度計算，得到梯度圖；
[0028]梯度塊分割模塊，用于對所述梯度圖進(jìn)行分塊，得到梯度塊；
[0029]方差計算模塊，其根據(jù)每個梯度塊所對應(yīng)原始圖像中的原始塊進(jìn)行方差計算，得到每個梯度塊對應(yīng)的方差值；
[0030]梯度塊調(diào)整模塊，用于將包含待修復(fù)區(qū)域的梯度塊利用周圍的方差值最小的完好區(qū)域的梯度塊替代，得到調(diào)整后的梯度圖；
[0031 ]梯度圖還原模塊，其利用泊松方程將調(diào)整后的梯度圖進(jìn)行還原，得到修復(fù)圖。
[0032]另外，本發(fā)明還提供一種拍攝終端，其特征在于，該拍攝終端包括如上所述的基于簡單背景的圖像修復(fù)系統(tǒng)。
[0033]優(yōu)選的，所述拍攝終端包括:手機(jī)、數(shù)碼相機(jī)或平板電腦。
[0034]本發(fā)明的有益效果是:
[0035]本發(fā)明的一種基于簡單背景的圖像修復(fù)方法、系統(tǒng)及拍攝終端，其通過對原始圖像的待修復(fù)區(qū)域或完好區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記和梯度計算，并對得到的梯度圖進(jìn)行分塊得到梯度塊，然后根據(jù)每個梯度塊所對應(yīng)原始圖像中的原始塊進(jìn)行方差計算，得到每個梯度塊對應(yīng)的方差值，將包含待修復(fù)區(qū)域的梯度塊利用周圍的方差值最小的完好區(qū)域的梯度塊替代，得到調(diào)整后的梯度圖，最后利用泊松方程將調(diào)整后的梯度圖進(jìn)行還原得到修復(fù)圖；本發(fā)明無需訓(xùn)練樣本，算法簡單，處理速度快，并且修復(fù)效果更自然，實(shí)驗(yàn)證明，該方法能很自然的修復(fù)幾乎所有類型的皺紋，特別適用于皮膚等類似的簡單背景的圖像修復(fù)。
【附圖說明】
[0036]此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本發(fā)明的一部分，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中:
[0037]圖1為本發(fā)明基于簡單背景的圖像修復(fù)方法的流程簡圖；
[0038]圖2為本發(fā)明基于簡單背景的圖像修復(fù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0039]圖3為本發(fā)明拍攝終端的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0040]為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0041]本發(fā)明中，所述的簡單背景，是指沒有復(fù)雜的形狀，例如人的皮膚，單色墻壁或地板或天花板或其他面板等，在梯度圖上，簡單背景表現(xiàn)為局部梯度場是無規(guī)律的小的波動，以人臉皺紋的修復(fù)為例，人臉的皮膚屬于簡單背景，而皺紋區(qū)在梯度圖上則表現(xiàn)為較大的波動，現(xiàn)有技術(shù)中，一般是通過減弱大的波動再做泊松融合，該方法往往會導(dǎo)致修復(fù)后的皺紋區(qū)變得過于模糊而無法與周圍的完好皮膚區(qū)進(jìn)行自然融合。針對該問題，本發(fā)明提出了一種基于簡單背景的圖像修復(fù)方法，如圖1所示，其包括以下步驟:
[0042]10.對原始圖像的待修復(fù)區(qū)域或完好區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，得到標(biāo)記圖；
[0043]20.對所述標(biāo)記圖進(jìn)行梯度計算，得到梯度圖；
[0044]30.對所述梯度圖進(jìn)行分塊，得到梯度塊；
[0045]40.根據(jù)每個梯度塊所對應(yīng)原始圖像中的原始塊進(jìn)行方差計算，得到每個梯度塊對應(yīng)的方差值；
[0046]50.將包含待修復(fù)區(qū)域的梯度塊利用周圍的方差值最小的完好區(qū)域的梯度塊替代，得到調(diào)整后的梯度圖；
[0047]60.利用泊松方程將調(diào)整后的梯度圖進(jìn)行還原，得到修復(fù)圖。
[0048]所述步驟10中，所述原始圖像是指人臉圖像，所述待修復(fù)區(qū)域是指皺紋區(qū)域或者斑點(diǎn)區(qū)域;或者