專利名稱：終端、圖像的修復(fù)方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，特別涉及一種終端、圖像的修復(fù)方法和裝置。
背景技術(shù)：
圖像修復(fù)是指對(duì)局部區(qū)域內(nèi)有數(shù)據(jù)丟失或損壞的數(shù)字圖像按照某種特定規(guī)則進(jìn)行修復(fù)，使其恢復(fù)圖像的完整性。該技術(shù)在修復(fù)文物字畫、修復(fù)由網(wǎng)絡(luò)傳輸引起的圖像殘缺、去除圖像及視頻中的文字和劃痕、以及移除圖像中的目標(biāo)物等方面得到廣泛應(yīng)用。典型地，在數(shù)字圖像中，由于傳感器缺陷、鏡頭上的污潰、曝光不均勻等因素，會(huì)出現(xiàn)區(qū)域性的色彩或亮度不均勻現(xiàn)象，例如，數(shù)碼照片中紅眼現(xiàn)象導(dǎo)致人眼部區(qū)域出現(xiàn)明顯的紅色不均勻，即需要按區(qū)域進(jìn)行修復(fù)，使修復(fù)后的整個(gè)眼部區(qū)域看起來(lái)是均勻自然。目前，數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)大致可分為兩類:一類是用于小尺度缺損的數(shù)字圖像修補(bǔ)(inpainting)技術(shù)。這種技術(shù)利用待修補(bǔ)區(qū)域的邊緣信息，同時(shí)采用一種由粗到精的方法來(lái)估計(jì)等照度線(isophote)的方向，并采用傳播機(jī)制將信息傳播到待修補(bǔ)的區(qū)域內(nèi)，以便得到較好的修補(bǔ)效果。典型的數(shù)字圖像修補(bǔ)技術(shù)為迭代光滑法，該方法借助多次迭代過(guò)程使其周圍的光滑性慢慢傳播到待修復(fù)區(qū)域內(nèi)，光滑性測(cè)度有多種，常見(jiàn)的是拉普拉斯(Laplace)光滑，傳播方向一般是沿著邊界的切向圓周方向展開(kāi)的。本質(zhì)上，迭代光滑法是一種基于偏微分方程的修補(bǔ)算法。用戶提供的掩碼指定輸入圖像被修飾的部分，該算法將輸入的圖像視為三個(gè)獨(dú)立的通道，即R，G和B。對(duì)于每個(gè)通道而言，它通過(guò)沿著水平線傳播來(lái)自掩碼區(qū)域外的信息來(lái)填補(bǔ)待修復(fù)區(qū)域。等照度線方向通過(guò)計(jì)算沿修復(fù)輪廓在每個(gè)像素上的離散梯度向量和90度旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生的向量而獲得，目的是在保留了邊緣的同時(shí)傳播信息。用一個(gè)二維Laplace來(lái)估計(jì)色彩平滑變量，這種變量是沿著等照度線方向傳播。修復(fù)過(guò)程中的每幾個(gè)步驟后，該算法進(jìn)行數(shù)次擴(kuò)散迭代來(lái)平滑修復(fù)區(qū)。使用各向異性擴(kuò)散，以保留整個(gè)修復(fù)區(qū)邊界。另一類是用于填充圖像中大塊丟失信息的圖像補(bǔ)全(completion)技術(shù)。這類技術(shù)包含兩種方法:一種是基于圖像分解的修復(fù)技術(shù)，其主要思想是將圖像分解為結(jié)構(gòu)部分和紋理部分，其中結(jié)構(gòu)部分用修補(bǔ)(inpainting)算法修補(bǔ)，紋理部分用紋理合成方法填充；另一種是用基于塊的紋理合成技術(shù)來(lái)填充丟失的信息，該算法的主要思想是，首先從待修補(bǔ)區(qū)域的邊界上選取一個(gè)像素點(diǎn)，同時(shí)以該像素點(diǎn)為中心，根據(jù)圖像的紋理特征選取大小合適的紋理塊，然后在待修補(bǔ)區(qū)域的周圍尋找與之最相近的紋理匹配塊來(lái)替代該紋理塊。在上述紋理特征匹配法中，用戶首先指定需要修復(fù)的區(qū)域，算法逐點(diǎn)遍歷待修復(fù)區(qū)域中的所有像素，針對(duì)每一像素在待修復(fù)區(qū)域之外找到紋理特征最相似的像素點(diǎn)，直接以此最相似點(diǎn)信息修復(fù)之。紋理特征有不同的表示方法，可以是該像素點(diǎn)n*n鄰域內(nèi)所有像素值，或n*n鄰域內(nèi)的梯度值，或是兩者的結(jié)合。紋理特征的匹配是基于各種距離測(cè)度的，如各種顏色空間上的歐式距離等。由于紋理特征匹配是逐像素點(diǎn)進(jìn)行的，不斷搜索整張圖片中與待修復(fù)點(diǎn)紋理特征最相似的，修復(fù)過(guò)程由待修復(fù)的區(qū)域外邊界向內(nèi)進(jìn)行的，因此計(jì)算量取決于圖像的分辨率大小，待修復(fù)區(qū)域的大小，紋理描述模板的大小等，上述各因素相應(yīng)參數(shù)增大會(huì)導(dǎo)致計(jì)算量呈幾何倍數(shù)增長(zhǎng)。而對(duì)于迭代光滑法，其雖然不考慮離待修復(fù)區(qū)域較遠(yuǎn)的區(qū)域，是一種局部搜索方法，但要獲得比較好的結(jié)果，一般要求迭代次數(shù)很多，其計(jì)算量取決于待修復(fù)區(qū)域的大小和迭代次數(shù)。因此迭代次數(shù)的增加也同樣導(dǎo)致修復(fù)時(shí)間的倍數(shù)增長(zhǎng)?？梢?jiàn)，無(wú)論是紋理特征匹配法還是迭代光滑法，涉及計(jì)算量非常大。一方面，上述數(shù)字圖像修復(fù)方法導(dǎo)致修復(fù)時(shí)間長(zhǎng)，不適于在處理性能較低的場(chǎng)合，如移動(dòng)終端平臺(tái)等；另一方面，按照現(xiàn)有數(shù)字圖像修復(fù)方法以像素為單位進(jìn)行修復(fù)，計(jì)算量巨大，不可避免地會(huì)導(dǎo)致局部色彩不一致，影響整體的觀感。更多關(guān)于圖像區(qū)域修復(fù)方法的技術(shù)方案可以參考公開(kāi)號(hào)為US2008/0238942A1的發(fā)明名稱為“基于對(duì)象的圖像修補(bǔ)”的美國(guó)專利申請(qǐng)文件，但仍沒(méi)有解決上述問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明技術(shù)方案解決的問(wèn)題是現(xiàn)有對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行修補(bǔ)的計(jì)算量大，且修復(fù)效果不佳。為解決上述問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例提供一種圖像的修復(fù)方法，包括:統(tǒng)計(jì)各像素點(diǎn)的特征參數(shù)，以建立圖像的直方圖；基于所述直方圖確定區(qū)域的特征參數(shù)分割閾值；按照特征參數(shù)分割閾值將所述圖像分割成背景區(qū)和污染區(qū)；基于所述污染區(qū)的特征參數(shù)的均值、所述背景區(qū)的特征參數(shù)的均值和方差調(diào)整所述污染區(qū)中像素點(diǎn)的特征參數(shù)。

可選地，所述圖像為灰度圖像，所述特征參數(shù)為灰度值。可選地，所述圖像為彩色圖像，所述特征參數(shù)為亮度分量或色度分量，或者亮度分量和色度分量?？蛇x地，所述特征參數(shù)分割閾值包括特征參數(shù)分割上限和特征參數(shù)分割下限，所述污染區(qū)包括亮污染區(qū)和暗污染區(qū)；所述亮污染區(qū)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)高于所述特征參數(shù)分割上限；所述暗污染區(qū)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)低于所述特征參數(shù)分割下限?？蛇x地，所述背景區(qū)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)低于或等于特征參數(shù)分割閾值；所述污染區(qū)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)高于特征參數(shù)分割閾值?？蛇x地，所述背景區(qū)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)高于或等于特征參數(shù)分割閾值；所述污染區(qū)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)低于特征參數(shù)分割閾值。可選地，所述特征參數(shù)的均
權(quán)利要求
1.一種圖像的修復(fù)方法，其特征在于，包括: 統(tǒng)計(jì)各像素點(diǎn)的特征參數(shù)，以建立圖像的直方圖； 基于所述直方圖確定區(qū)域的特征參數(shù)分割閾值； 按照特征參數(shù)分割閾值將所述圖像分割成背景區(qū)和污染區(qū)； 基于所述污染區(qū)的特征參數(shù)的均值、所述背景區(qū)的特征參數(shù)的均值和方差調(diào)整所述污染區(qū)中像素點(diǎn)的特征參數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像的修復(fù)方法，其特征在于，所述圖像為灰度圖像，所述特征參數(shù)為灰度值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像的修復(fù)方法，其特征在于，所述圖像為彩色圖像，所述特征參數(shù)為亮度分量或色度分量，或者亮度分量和色度分量。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像的修復(fù)方法，其特征在于，所述特征參數(shù)分割閾值包括特征參數(shù)分割上限和特征參數(shù)分割下限，所述污染區(qū)包括亮污染區(qū)和暗污染區(qū)； 所述亮污染區(qū)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)高于所述特征參數(shù)分割上限； 所述暗污染區(qū)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)低于所述特征參數(shù)分割下限。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像的修復(fù)方法，其特征在于， 所述背景區(qū)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)低于或等于特征參數(shù)分割閾值； 所述污染區(qū)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)高于特征參數(shù)分割閾值。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像的修復(fù)方法，其特征在于， 所述背景區(qū)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)高于或等于特征參數(shù)分割閾值； 所述污染區(qū)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)低于特征參數(shù)分割閾值。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像的修復(fù)方法，其特征在于，所述特征參數(shù)的均值
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的圖像的修復(fù)方法，其特征在于，
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的圖像的修復(fù)方法，其特征在于， 當(dāng)Told < Tbkg -a*abkg^,根據(jù)1_ = Told + abs(Told -Tbkg)調(diào)整所述污染區(qū)中像素點(diǎn)的特征參數(shù)， 其中，Ttjld為所述污染區(qū)的像素點(diǎn)在調(diào)整前的特征參數(shù)；Tn 為所述污染區(qū)的像素點(diǎn)在調(diào)整后的特征參數(shù)為調(diào)整前所述污染區(qū)像素點(diǎn)的特征參數(shù)的均值為所述背景區(qū)像素點(diǎn)的特征參數(shù)的均值；σ bkg為所述背景區(qū)像素點(diǎn)的特征參數(shù)的方差；α為恢復(fù)強(qiáng)度因子；abs表示求絕對(duì)值。
10.根據(jù)權(quán)利要求8或9所述的圖像的修復(fù)方法，其特征在于，所述恢復(fù)強(qiáng)度因子α表示所述污染區(qū)與所述背景區(qū)的特征參數(shù)差異程度，所述恢復(fù)強(qiáng)度因子α取值范圍為[1，3] 。
11.一種圖像的修復(fù)裝置，其特征在于，包括: 直方圖建立單元，用于統(tǒng)計(jì)各像素點(diǎn)的特征參數(shù)，以建立圖像的直方圖； 分割閾值確定單元，用于根據(jù)所述直方圖建立單元建立的直方圖確定區(qū)域的特征參數(shù)分割閾值； 區(qū)域分割單元，用于按照所述分割閾值確定單元確定的特征參數(shù)分割閾值將所述圖像分割成背景區(qū)和污染區(qū)； 特征參數(shù)調(diào)整單元，用于基于所述污染區(qū)的特征參數(shù)的均值、所述背景區(qū)的特征參數(shù)的均值和方差調(diào)整所述污染區(qū)中需修復(fù)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的圖像的修復(fù)裝置，其特征在于，所述圖像為灰度圖像，所述特征參數(shù)為灰度值。
13.根據(jù)權(quán)利要求11所述的圖像的修復(fù)裝置，其特征在于，所述圖像為彩色圖像，所述特征參數(shù)為亮度分量或色度分量，或者亮度分量和色度分量。
14.根據(jù)權(quán)利要求11所述的圖像的修復(fù)裝置，其特征在于，所述特征參數(shù)分割閾值包括特征參數(shù)分割上限和特征參數(shù)分割下限，所述污染區(qū)包括亮污染區(qū)和暗污染區(qū)； 所述亮污染區(qū)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)高于所述特征參數(shù)分割上限； 所述暗污染區(qū)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)低于所述特征參數(shù)分割下限。
15.根據(jù)權(quán)利要求11所述的圖像的修復(fù)裝置，其特征在于， 所述背景區(qū)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)低于或等于特征參數(shù)分割閾值； 所述污染區(qū)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)高于特征參數(shù)分割閾值。
16.根據(jù)權(quán)利要求11所述的圖像的修復(fù)裝置，其特征在于， 所述背景區(qū)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)高于或等于特征參數(shù)分割閾值； 所述污染區(qū)的像素點(diǎn)的特征參數(shù)低于特征參數(shù)分割閾值。
17.根據(jù)權(quán)利要求11所述的圖像的修復(fù)裝置，其特征在于，所述特征參數(shù)的均值
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的圖像的修復(fù)裝置，其特征在于，
19.根據(jù)權(quán)利要求17所述的圖像的修復(fù)裝置，其特征在于，當(dāng)
20.根據(jù)權(quán)利要求18或19所述的圖像的修復(fù)裝置，其特征在于， 恢復(fù)強(qiáng)度因子α表示所述污染區(qū)與所述背景區(qū)的特征參數(shù)差異程度，所述恢復(fù)強(qiáng)度因子α取值范圍為[1,3]。
21.—種終端，其特征在于`，`包括權(quán)利要求11至20任一項(xiàng)所述的圖像的修復(fù)裝置。
全文摘要
一種終端、圖像的修復(fù)方法和裝置。所述方法包括統(tǒng)計(jì)各像素點(diǎn)的特征參數(shù)，以建立圖像的直方圖；基于所述直方圖確定區(qū)域的特征參數(shù)分割閾值；按照特征參數(shù)分割閾值將所述圖像分割成背景區(qū)和污染區(qū)；基于所述污染區(qū)的特征參數(shù)的均值、所述背景區(qū)的特征參數(shù)的均值和方差調(diào)整所述污染區(qū)中像素點(diǎn)的特征參數(shù)。本發(fā)明的技術(shù)方案大大減少了計(jì)算量，實(shí)現(xiàn)時(shí)簡(jiǎn)單快捷，具備較強(qiáng)的自適應(yīng)能力，能夠適用于處理性能較低的場(chǎng)合；同時(shí)可以避免現(xiàn)有圖像修復(fù)方法以像素為單位進(jìn)行修復(fù)造成的局部色彩不一致而影響整體觀感，保證了區(qū)域整體一致性，保留區(qū)域內(nèi)自然紋理性細(xì)節(jié)觀感。
文檔編號(hào)G06T5/40GK103208107SQ20121001435
公開(kāi)日2013年7月17日 申請(qǐng)日期2012年1月17日 優(yōu)先權(quán)日2012年1月17日
發(fā)明者黃玉春, 林福輝, 彭曉峰 申請(qǐng)人:展訊通信(上海)有限公司