图像修复

实际应用中,图像常常容易受损,如存在污渍的镜头、旧照片的划痕、人为的涂画(比如马赛克),亦或是图像本身的损坏。将受到损坏的图像尽可能还原成原来的模样的技术,称之为图像修复。所谓修复,就代表图像大部分内容是完好的,所以,图像修复的原理,就是用完好的部分去推断受损部分的信息,特别是完好部分与受损部分的交界处,即受损区域的边缘,在这个推断过程中尤为重要。

OpenCV给我们提供了inpaint方法来实现这个功能,并提供了两种图像修复的算法:

  • 基于Navier-Stokes的修复方法
  • 基于图像梯度的快速匹配方法又称Telea法

API

参数一:src,输入图像,类型为8位,16位无符号或32位浮点单通道或8位三通道。
参数二:inpaintMask,修复掩码,8位单通道图像。非零像素表示需要修补的区域。
参数三:dst,输出图像,与src大小类型相同。
参数四:inpaintRadius,算法考虑的每个点的圆形邻域的半径。
参数五:flags,修复方法标志位。

public static final int
        INPAINT_NS = 0, // 基于Navier-Stokes的方法
        INPAINT_TELEA = 1, // 基于图像梯度的快速匹配方法又称Telea法

操作

/**
 * 图像修复
 * author: yidong
 * 2020/11/28
 */
class InPaintActivity : AppCompatActivity() {
    private val mBinding: ActivityInPaintBinding by lazy {
        ActivityInPaintBinding.inflate(layoutInflater)
    }

    private lateinit var mRgb: Mat

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(mBinding.root)
        mRgb = Mat()
        val bgr = Utils.loadResource(this, R.drawable.whiteprint)
        Imgproc.cvtColor(bgr, mRgb, Imgproc.COLOR_BGR2RGB)
        mBinding.ivLena.showMat(mRgb)
        doInPaint()
    }

    private fun doInPaint() {
        val gray = Mat()
        val mask = Mat()
        Imgproc.cvtColor(mRgb, gray, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY)
        Imgproc.threshold(gray, mask, 254.0, 255.0, Imgproc.THRESH_BINARY)

        val kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, Size(20.0, 20.0))
        Imgproc.dilate(mask, mask, kernel)

        val dst = Mat()
        Photo.inpaint(mRgb, mask, dst, 5.0, Photo.INPAINT_TELEA)
        mBinding.ivResult.showMat(dst)
    }
}

效果

原图图中右下角存在文字,通过图像修复技术,实现去掉文字内容效果。类似操作可用于去掉水印。代码中的参数,根据实际需要进行调整。

源码

github.com/onlyloveyd/…

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