【從零學習OpenCV 4】影像修復

• 2020 年 3 月 5 日
• 筆記

在實際應用或者工程中，影像常常會收到雜訊的干擾，例如在拍照時鏡頭上存在灰塵或者飛行的小動物，這些干擾會導致拍攝到的影像出現部分內容被遮擋的情況。對於較為久遠的影像，可能只有實體影像而沒有數字存儲形式的底板，因此相片在保存和運輸過程中可能產生劃痕，導致影像中資訊的損壞和丟失。

影像修復技術就是利用影像中損壞區域邊緣的像素，根據像素值的大小以及像素間的結構關係，估計出損壞區域可能的像素排列，從而去除影像中受污染的區域。影像修復不僅可以去除影像中得「劃痕」，還可以去除影像中得水印、日期等。

OpenCV 4提供了能夠對含有較少污染或者水印的影像進行修復的inpaint()函數，該函數的函數原型在程式碼清單8-26中給出。

程式碼清單8-26 inpaint()函數清單  void cv::inpaint(InputArray  src,                   InputArray  inpaintMask,                   OutputArray  dst,                   double  inpaintRadius,                   int  flags                   )

• src：輸入待修復影像，當影像為單通道時，數據類型可以是CV_8U、CV_16U或者CV_32F，當影像為三通道時數據類型必須是CV_8U。
• inpaintMask：修復掩模，數據類型為CV_8U的單通道影像，與待修復影像具有相同的尺寸。
• dst：修復後輸出影像，與輸入影像具有相同的大小和數據類型。
• inpaintRadius：演算法考慮的每個像素點的圓形鄰域半徑。
• flags：修復方法標誌，可以選擇的參數及含義在表8-7給出

該函數利用影像修復演算法對影像中指定的區域進行修復，函數無法判定哪些區域需要修復，因此在使用過程中需要明確指出需要修復的區域。函數的第一個參數是需要修復的影像，該函數可以對灰度影像和彩色影像進行修復。修復灰度影像時，影像的數據類型可以為CV_8U、CV_16U或者CV_32F；修復彩色影像時，影像的數據類型只能為CV_8U。第二個參數是修復掩碼，即指定影像中需要修復的區域，該參數輸入量是一個與影像具有相同尺寸的數據類型為CV_8U的單通道影像，影像中非0像素表示需要修復的區域。函數的第三個 參數是修復後的輸出影像，與輸入影像具有相同的大小和數據類型。第四個參數表示修復演算法考慮的每個像素點的圓形鄰域半徑。最後一個參數表示修復影像方法標誌，可以選擇的參數及含義在表8-7給出。

該函數雖然可以對影像受污染區域進行修復，但是需要藉助污染邊緣區域的像素資訊，離邊緣區域越遠的像素估計出的準確性越低，因此如果受污染區域較大，修復的效果就會降低。