一种视频图像模糊修复方法
【专利摘要】本发明公开了一种视频图像模糊修复方法，包括以下步骤：S1、获取带有局部模糊的画面图像；S2、将局部模糊部分从画面图像中分割出去，获得待修复图像；S3、将待修复图像转换为像素坐标，像素坐标中对应分割出去的局部模糊部分形成空白区域，空白区域以外部分作为参考区域；S4、预设第一阈值；S5、选择空白区域内最边沿上的一个空白像素点，根据第一阈值从参考区域获取参考像素点，并计算多个参考像素点的均值作为空白像素点的像素值。本发明提供的一种视频图像模糊修复方法，自动化程度高，人工依赖低，客观性强。
【专利说明】
一种视频图像模糊修复方法
技术领域
[0001]本发明涉及视频图像处理技术领域，尤其涉及一种视频图像模糊修复方法。
【背景技术】
[0002]随着电子成像技术的发展，各种视频图像演示设备在人们的生活中已经无孔不入。视频图像演示设备用于演示视频或者图像，而视频的本质便是图像的动态播放，故而，视频图像演示中，图像是基础也是核心。
[0003]图像的来源之一便是通过摄像设备对实际场景进行拍摄。拍摄过程中，由于摄像设备的移动或者实际场景的移动容易照成图像模糊，即使是程工拍摄完成的图像在处理过程中也容易由于各种原因出现模糊，故而，图像模糊部分的修复是图像处理技术中不可忽视的问题。
【发明内容】
[0004]基于【背景技术】存在的技术问题，本发明提出了一种视频图像模糊修复方法。
[0005]本发明提出的一种视频图像模糊修复方法，包括以下步骤:
[0006]S1、获取带有局部模糊的画面图像；
[0007]S2、将局部模糊部分从画面图像中分割出去，获得待修复图像；
[0008]S3、将待修复图像转换为像素坐标，像素坐标中对应分割出去的局部模糊部分形成空白区域，空白区域以外部分作为参考区域，空白区域中各像素点像素值为空集；
[0009]S4、预设第一阈值；
[0010]S5、选择空白区域内最边沿上的一个空白像素点，根据第一阈值从参考区域获取距离该空白像素点最近的多个像素点作为参考像素点，并计算多个参考像素点的均值作为空白像素点的像素值；
[0011]S6、重复以上步骤，对空白区域内最边沿界线上的空白像素点进行像素值填充，然后更新空白区域和参考区域；
[0012]S7、重复步骤S5和S6，直至获得空白区域修复完成的最终像素坐标；
[0013]S8、将最终像素坐标转换成画像作为修复后的画面图像。
[0014]优选地，还包括步骤S9:将修复后的画面图像与步骤S2中的待修复图像进行对比，确定图像补充部分，并对图像补充部分进行锐化处理。
[0015]优选地，步骤S4中第一阈值为个数阈值;步骤S5中，参考像素点为参考区域距离该空白像素点最近的第一阈值个像素点。
[0016]优选地，步骤S4中，第一阈值大于I且小于10。
[0017]优选地，第一阈值等于3或者5。
[0018]优选地，步骤S4中第一阈值为距离阈值;步骤S5中，参考像素点为参考区域距离该空白像素点距离小于第一阈值的像素点。
[0019]优选地，还包括步骤S4具体为:分别计算空白区域边界线上各空白像素点距离参考区域内最近像素点的距离并进行比较，将获得的最大距离值作为第一阈值。
[0020]本发明提出的一种视频图像模糊修复方法，通过将局部模糊部分从画面图像中分割出去，将模糊修补转换为图像缺失修复。如此，避免了图像修复过程中对模糊部分的依赖，避免了模糊部分的错误对于图像修复的不利影响。
[0021]本发明中，将待修复图像转换为像素坐标，使得图像像素值等更加具象化，同时还将图像修复转换为空白像素点的填充，使得图像修复工作更加具象化，降低了图像修复难度。
[0022]本发明中，通过计算参考像素点的均值对空白像素点进行像素值填充。相对于模糊区域，参考像素点的像素值更加精确，其作为修复工作的参考标本，有利于提高图像修复的精度。
[0023]此外，本发明提供的一种视频图像模糊修复方法，自动化程度高，人工依赖低，客观性强。
【附图说明】
[0024]图1为本发明提出的一种视频图像模糊修复方法流程图。
【具体实施方式】
[0025]实施例1
[0026]参照图1，本发明提出的一种视频图像模糊修复方法，包括以下步骤。
[0027]S1、获取带有局部模糊的画面图像作为图像处理对象。
[0028]S2、将局部模糊部分从画面图像中分割出去，获得待修复图像。局部模糊部分分割出去后，待修复图像对应模糊部分为空白，如此本步骤中将模糊修复转换为缺失修复。
[0029]S3、将待修复图像转换为像素坐标，像素坐标中对应分割出去的局部模糊部分形成空白区域，空白区域以外部分作为参考区域，空白区域中各像素点像素值为空集。将图像转换为像素坐标，使得图像像素值等更加具象化，有利于后续处理的精度与效率。
[0030]S4、预设第一阈值。第一阈值为个数阈值，具体可大于I且小于10。
[0031 ] S5、选择空白区域内最边沿上的一个空白像素点，选取参考区域距离该空白像素点最近的第一阈值个像素点作为参考像素点，并计算多个参考像素点的均值作为空白像素点的像素值。本实施方式中，第一阈值等于3或者5，即参考像素点的数量为3个或者5个。
[0032]S6、重复以上步骤，对空白区域内最边沿界线上的空白像素点进行像素值填充，然后更新空白区域和参考区域。
[0033]本实施方式中，通过由外向内制定最边沿界线，然后通过步骤S5对最边沿界线上的各空白点依次填充。值得注意的是，本实施方式中，在填充最边沿界线上的空白点时，不采用同一最边沿界线上计算获得的像素点的数据，即参考像素点不选用最边沿界线上的点，以提尚图像修复精度。
[0034]S7、重复步骤S5和S6，直至获得空白区域修复完成的最终像素坐标。
[0035 ] S8、将最终像素坐标转换成画像作为修复后的画面图像。
[0036]S9、将修复后的画面图像与步骤S2中的待修复图像进行对比，确定图像补充部分，并对图像补充部分进行锐化处理。
[0037]本实施方式中，通过均值计算对待修复图像的缺失部分进行填充，如此，图像补充部分模糊度较大，通过锐化处理，可提高图像轮廓清晰度。
[0038]实施例2
[0039]本实施例与实施例1的区别在于步骤S4和步骤S5。
[0040]本实施例中，步骤S4中第一阈值为距离阈值，且步骤S4具体为:分别计算空白区域边界线上各空白像素点距离参考区域内最近像素点的距离并进行比较，将获得的最大距离值作为第一阈值。
[0041]步骤S5具体为:选择空白区域内最边沿上的一个空白像素点，选取参考区域距离该空白像素点距离小于第一阈值的像素点作为参考像素点，并计算多个参考像素点的均值作为空白像素点的像素值。
[0042]结合步骤S4可保证本实施例中，针对任何空白像素点，至少可获得一个参考像素点，从而保证每一个空白像素点都可以完成修复。
[0043]以上所述，仅为本发明较佳的【具体实施方式】，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1.一种视频图像模糊修复方法，其特征在于，包括以下步骤: 51、获取带有局部模糊的画面图像； 52、将局部模糊部分从画面图像中分割出去，获得待修复图像； 53、将待修复图像转换为像素坐标，像素坐标中对应分割出去的局部模糊部分形成空白区域，空白区域以外部分作为参考区域，空白区域中各像素点像素值为空集； 54、预设第一阈值； 55、选择空白区域内最边沿上的一个空白像素点，根据第一阈值从参考区域获取距离该空白像素点最近的多个像素点作为参考像素点，并计算多个参考像素点的均值作为空白像素点的像素值； 56、重复以上步骤，对空白区域内最边沿界线上的空白像素点进行像素值填充，然后更新空白区域和参考区域； 57、重复步骤S5和S6，直至获得空白区域修复完成的最终像素坐标； 58、将最终像素坐标转换成画像作为修复后的画面图像。2.如权利要求1所述的视频图像模糊修复方法，其特征在于，还包括步骤S9:将修复后的画面图像与步骤S2中的待修复图像进行对比，确定图像补充部分，并对图像补充部分进行锐化处理。3.如权利要求1所述的视频图像模糊修复方法，其特征在于，步骤S4中第一阈值为个数阈值;步骤S5中，参考像素点为参考区域距离该空白像素点最近的第一阈值个像素点。4.如权利要求3所述的视频图像模糊修复方法，其特征在于，步骤S4中，第一阈值大于I且小于10。5.如权利要求4所述的视频图像模糊修复方法，其特征在于，第一阈值等于3或者5。6.如权利要求1所述的视频图像模糊修复方法，其特征在于，步骤S4中第一阈值为距离阈值;步骤S5中，参考像素点为参考区域距离该空白像素点距离小于第一阈值的像素点。7.如权利要求6所述的视频图像模糊修复方法，其特征在于，还包括步骤S4具体为:分别计算空白区域边界线上各空白像素点距离参考区域内最近像素点的距离并进行比较，将获得的最大距离值作为第一阈值。
【文档编号】G06T5/00GK105976336SQ201610305079
【公开日】2016年9月28日
【申请日】2016年5月6日
【发明人】刘智伟, 邓震
【申请人】安徽伟合电子科技有限公司