OpenCV 图像修复
小学cvInpaint 算法
一、效果 第一组 使用自动扫描修复的
第二组 使用模板(对应破坏图像)扫描修复的
图片从左至右依次123(如果三个图片不在一排,那么有个图片在下面是由于被挤压了。)
1.原图 2.被破坏的图片 3.被cvInpaint 修复过的图片
修复模板
不多说,上程序 --------------------------------------------------------------------------------- 自动修复代码
/**
* 图像修复
* 使用自动扫描白色图像方式
*
* @param imageSrc
* @return IplImage
*/
public IplImage inpaintingByBlank(IplImage imageSrc) {
//修复范围
double range = 50;
//获取灰度
IplImage grey = convertImageToGreyscale(imageSrc);
//创建模板
IplImage mark = cvCreateImage(cvGetSize(grey), IPL_DEPTH_8U, 1);
//膨胀算法
cvDilate(grey, mark, null, 2);
//图像二值化-获得修复区域
cvThreshold(mark, mark, 253, 255, CV_THRESH_BINARY);
//目标图像
IplImage dist = cvCreateImage(cvGetSize(imageSrc), IPL_DEPTH_8U, 3);
//修复
cvInpaint(imageSrc, mark, dist, range, CV_INPAINT_TELEA );
return dist;
}
---------------------------------------------------------------------------------
--------------------------------------------------------------------------------- 模板修复代码
/**
* 图像修复
* 使用指定模板的方式
*
* @param imageSrc 图片源
* @param imageSrc 修复模板-需要修复的区域图
* @return IplImage
*/
public IplImage inpainting(IplImage imageSrc, IplImage mark) {
//修复范围
double range = 50;
//模板灰度化
mark = convertImageToGreyscale(mark);
//膨胀白色区域
cvDilate(mark, mark, null, 2);
//二值化
cvThreshold(mark, mark, 253, 255, CV_THRESH_BINARY);
//目标图像存储对象
IplImage dist = cvCreateImage(cvGetSize(imageSrc), IPL_DEPTH_8U, 3);
//进行修复
cvInpaint(imageSrc, mark, dist, range, CV_INPAINT_TELEA );
return dist;
}
---------------------------------------------------------------------------------
1. 仔细比对自动扫描修复和模板修复的方式,区别很明显。自动扫描并没有模板修复精确,适合图像破坏得很复杂的环境。而精确修复可以定位只修复某一一个部分。
2. 所谓自动扫描,就是制定需要修复图像的颜色特征,通过二值化分离出来,通过膨胀的方式,让被修复的区域更加明显,这样就扫描出了被修复的区域。(具体的过滤方法,需要配合OpenCV其他的知识来实现,由于具体的分离方式不同,种类繁多,在此不做阐述。)
3. 所谓模板修复,就是使用指定的模板图像来进行修复,如果模板图像不是纯黑白,也需要对模板图像进行膨胀和二值化处理。
cvInpaint方法解说:
第一个参数:被处理的源图像
第二个参数:黑底色,白色被处理区域的模板图像
第三个参数:生成后的图像的存放对象,需要和源图像一样大小。
第四个参数:修复算法
由于本人开发使用的是JavaCV 0.7版本,提供的方法,并不是完全符合面向对象原则的,所以以后的版本可能会对方法进行修改。当然牛逼的人物一般会自己封装掉。