基于领域发散插值的图像修复方法
【技术领域】
[0001]本发明属于图形图像处理领域，特别涉及一种基于领域发散插值的图像修复方法。
【背景技术】
[0002]随着科技的发展，3D技术已越来越成熟。目前主流的3D技术，主要是通过参考图及其深度图信息，结合3D变换方程，从2D转到3D。但这一方法，会存在明显的缺陷，即合成的新视图会存在较小的空洞裂隙。为了解决该缺陷，技术人员们研宄了各种空洞修复技术，目前主要的空洞修复算法包括:FMM快速行进算法，Criminisi算法，领域插值算法等等。
[0003]传统的领域插值算法，主要是通过找到待修复点周围八个方向最近的点，再使该八个点的单通道值两两相减并求绝对值，得到绝对值最小的两个点，再将这两个点三通道RGB值分别求平均值，将得到的平均RGB值分别赋值给待修复点，即完成图像修复。实验表明该方法修复存在严重的不足，只能完美修复裂隙宽度小于两个像素的空洞，而对裂隙宽度大于两个像素的空洞，其修复图像的质量效果非常的低。
【发明内容】
[0004]针对现有技术的不足，本发明提出了一种新的基于领域发散插值的图像修复方法。
[0005]本发明解决其技术问题所采用的技术方案如下:
首先，确定待修复空洞点，并找到待修复空洞点附近最近的左上、上、右上、左、右、左下、下、右下八个点。分别记为:a、b、C、d、e、f、g、h。然后再进一步确定a、b、c、d、e、f、g、h八个点是否存在空洞点。若存在，则继续向外发散直到找到不为空洞的点。比如:距离待修复空洞点最近的左上方向的点a为空洞点，则继续向左上方向遍历寻找，直到寻找到不为空洞的点，记为a，直到最终八个方向上都得到不为空洞的点，共计八个点。接着将左上和右下，上和下，右上和左下，左和右的点的单通道像素值相减求绝对值操作。即 a-h I, b-g|, c-f I, d-e I ,并将其值分别记为:diffl, diff2, diff3, diff4。并算出diffl, diff2, diff3, diff4 中最小值:
min=minminsize(diffl, minsize(diff2, minsize(diff3, diff4)))
最后根据最小值对应的两个点(例如最小值为diffl，则找到点a和h)，得到其三通道图对应的R，G, B值。即Ra、Ga、Ba和Rh、Gh、Bh。然后分别计算出两点三个通道每个通道和的平均值，如 R，= (Ra+Rh)/2，G，= (Ga+Gh)/2，B，= (Ba+Bh)/2。再将 R，、G，、B，均分别赋值给待修复点的R，G, B三通道，即可完成修复。
[0006]本发明有益效果:本发明是一种适用于裂隙宽度大于两个像素以上的小空洞，相比传统方法其修复的图像质量更加的高。
【附图说明】
[0007]图1为传统领域插值方法；
图2为本发明的领域发散插值图像修复方法。
【具体实施方式】
[0008]以下结合附图对本发明作进一步说明:
如图1所示，传统的领域插值方法是找到待修复点最近的八个方向上的点，无论这八个点中是否存在空洞(如果存在空洞，则令其单通道值为零)，都将两两的单通道值相减求绝对值，得到值最小的两个点，再将其三通道RGB值求平均值，分别赋值给待修复点，即完成修复。该方法，如果修复空洞的裂隙宽度大于两个像素，会使得待修复点周围的八个点中绝对会存在空洞点，从而造成RGB三通道值得修复误差。而如果在找领域八个点时通过不断向外发散知道找到不为空洞的八个领域点，再进行三通道值得赋值，可以避免出现空洞，降低误差，从而最优化的修复图像。
[0009]如图2所示，本发明主要是根据领域插值算法，优化改良，进而提高图像修复质量，本发明的具体实施如下:
步骤1.确定待修复空洞点，并找到待修复空洞点附近最近的左上、上、右上、左、右、左下、下、右下八个点。分别记为:a、b、C、d、e、f、g、h。
[0010]步骤2.进一步确定a、b、c、d、e、f、g、h八个点是否存在空洞点。若存在，贝U继续向外发散直到找到不为空洞的点。比如:距离待修复空洞点最近的左上方向的点a为空洞点，则继续向左上方向遍历寻找，直到寻找到不为空洞的点，记为a。
[0011]步骤3.反复进行步骤2，使得最终八个方向上都得到不为空洞的点，共计八个点。
[0012]步骤4.将左上和右下，上和下，右上和左下，左和右的点的单通道像素值相减求绝对值操作。即a-h I, b-g|, c-f|, |(11|，并将其值分别记为:也€打，也€€2，也€€3，也打4。并算出 diff I, diff2, diff3, diff4 中最小值 min=minminsize (diff I, minsize (diff2, minsize (diff3, diff4)))。
[0013]步骤5.找的最小值对应的两个点(例如最小值为diffl，则找到点a和h)，得到其三通道图对应的R，G, B值。即Ra、Ga、Ba和Rh、Gh、Bh。然后分别计算出两点三个通道每个通道和的平均值，如 R，= (Ra+Rh)/2，G，= (Ga+Gh)/2，B，= (Ba+Bh)/2。再将 R，、G，、B，均分别赋值给待修复点的R，G, B三通道，即可完成修复。
【主权项】
1.基于领域发散插值的图像修复方法，其特征在于该方法的具体步骤如下: 步骤1.确定待修复空洞点，并找到待修复空洞点附近最近的左上、上、右上、左、右、左下、下、右下八个点；分别记为:a、b、C、d、e、f、g、h ; 步骤2.进一步确定a、b、c、d、e、f、g、h八个点是否存在空洞点；若存在，贝U继续向外发散直到找到不为空洞的点； 步骤3.反复进行步骤2，使得最终八个方向上都得到不为空洞的点，共计八个点；步骤4.将左上和右下，上和下，右上和左下，左和右的点的单通道像素值相减求绝对值操作；S卩 |a_h|, b-g|, c-f I, I d-e I，并将其值分别记为:diffl, diff2, diff3, diff4 ;计算出 diffl, diff2, diff3, diff4 中的最小值； 步骤5.找的最小值对应的两个点，得到其三通道图对应的R，G, B值；然后分别计算出这两个点每个通道和的平均值，再将所得的三个通道的平均值分别赋值给待修复点的三通道，即可完成修复。
【专利摘要】本发明公开了一种基于领域发散插值的图像修复方法。本发明首先找到待修复点周围八个方向最近的八个点，并进一步确定该八点中是否存在空洞点，如果存在，则沿着相同的方向继续向外发撒，直到最后得到不为空洞的八个领域点。然后将八个点的单通道值两两相减并求绝对值，再将绝对值最小的两个点的三通道RGB值分别求平均值，最终再分别赋值给待修复点的三个通道，完成图像修复。本发明能够较好的修复裂隙宽度在个位数像素范围的空洞，且修复速度快。
【IPC分类】G06T5/00
【公开号】CN104952049
【申请号】CN201510348382
【发明人】杨柏林, 熊渝
【申请人】浙江工商大学
【公开日】2015年9月30日
【申请日】2015年6月23日