一种视频中污损区域的填充方法与流程

技术特征：

1.一种视频中污损区域的填充方法，其特征在于，所述填充方法中包括：

S1采用预设图片修复方法对视频中第一帧图片和最后一帧图片中的待填充区域进行填充修复；

S2基于填充目标使用泊松方程构建视频待填充区域中所有未知像素点的方程；

S3基于步骤S2中构建的方程依次对视频待填充区域的位置像素点进行填充。

2.如权利要求1所述的填充方法，其特征在于，

在步骤S2中，填充目标具体为其中，表示梯度算子，Ω_v表示视频中待填充区域，F表示视频中待填充区域的未知像素值；

边界条件具体为其中，F^*表示视频中已知区域的已知像素值，δΩ表示视频中已知区域和待填充区域之间的边界。

3.如权利要求2所述的填充方法，其特征在于，在步骤S2中具体包括：

S21基于填充目标能够得到满足目标的泊松方程：ΔF＝0，其中，表示拉普拉斯算子，F表示视频中待填充区域的未知像素值；

S22三维离散化泊松方程：

F(x+1,y,f)+F(x-1,y,f)+F(x,y+1,f)+F(x,y-1,f)+F(x,y,f+1)+F(x,y,f-1)-6F(x,y,f)＝0

其中，F(x,y,f)表示视频中第f帧图片中一未知像素点；

S23基于步骤S21中的离散化泊松方程构建视频待填充区域中所有未知像素点的方程：

A[F(m₁),...,F(m_M)]^T＝B^T

其中，F(m_i),i＝1,...,M表示视频中的M个未知像素点，B^T表示由边界条件计算得到的列向量，A表示M个未知像素点的系数矩阵。

4.如权利要求3所述的填充方法，其特征在于，在步骤S3中具体包括：

S31将视频待填充区域的边界点m_i＝(x,y,f)的邻接点集合记为：

η(m_i)＝{(x+1,y,f),(x-1,y,f),(x,y+1,f),(x,y-1,f),(x,y,f+1),(x,y,f-1)}；

S32将视频待填充区域的边界点代入步骤S23中的方程得到B^T中第i个元素的像素值：

$b_i=-\underset{\mathrm{\η}\left(m_i\right)\∩\{V-{\mathrm{\Ω}}_v\}}{\mathrm{\Σ}}{F}^{*}$

其中，V-Ω_v表示视频中已知区域；

S33依次对视频待填充区域的未知像素点进行填充。

5.如权利要求1-4任意一项所述的填充方法，其特征在于，在步骤S1中具体包括如下步骤：

S11将视频进行分段，且前一段视频中的最后一帧图片与后一段视频中的第一帧图片相同；

S12采用预设图片修复方法分别对每段视频中第一帧图片中的待填充区域进行填充修复以及对最后一段视频中最后一帧图片中的待填充区域进行填充修复。

6.如权利要求5所述的填充方法，其特征在于，

在步骤S2中具体包括：基于填充目标使用泊松方程构建一视频段待填充区域中所有未知像素点的方程；

在步骤S3中具体包括：基于步骤S2中构建的方程依次对该视频段待填充区域的未知像素点进行填充。

7.如权利要求6所述的填充方法，其特征在于，在步骤S3之后还包括：

S4循环步骤S2～S3，直到视频所有分段中所有未知像素点填充完成。