[发明专利]基于可变块的图像空洞区域修补方法

权利要求书

1.一种基于可变块的图像空洞区域修补方法，其特征在于，包括：

步骤1，设定块的初始尺寸，在输入图像上寻找待修补区域的边界；

步骤2，分别计算以待修补区域边界上未修补的各个像素点为中心、大小等于初始尺寸的各个块的优先级，选取优先级最高的块作为当前待修补块；块优先级的计算包括：用块内已知像素点与块内总像素点的比重以及已知像素点的可信度计算块的可信度，用待修补区域边界处的结构信息计算块的结构条件，用块内的纹理信息计算块的纹理条件，结合块的可信度、结构条件和纹理条件确定块的优先级；

步骤3，搜索当前待修补块的最匹配块，包括：根据当前待修补块的纹理条件调整当前待修补块的尺寸，然后基于颜色梯度直方图搜索最匹配块；

步骤4，基于图割技术用最匹配块修补当前待修补块；

重复执行步骤2-4，直至输入图像上的待修补区域修补完。

2.根据权利要求1所述的图像空洞区域修补方法，其特征在于，计算块的结构条件的方法为

D(p)=|▿Ip⊥·np|α]]>

是输入图像的灰度级数，n_p是垂直于待修补区域边界的单位向量，是图像的梯度，⊥是正交算子，即是等照度线到达边界时的强度。

3.根据权利要求1所述的图像空洞区域修补方法，其特征在于，计算块的纹理条件的方法为

ψ_p表示以p点为中心点的标准块，β是归一化因子，p′是块ψ_p内除p点的其他像素点，I(p′)是p′点的颜色值，f(I(p′),μ)是I(p′)与块ψ_p的平均颜色值之间的颜色差，g(p，p′)是基于p点和p′点空间距离的高斯函数。

4.根据权利要求1所述的图像空洞区域修补方法，其特征在于，结合块的可信度C(p)、结构条件D(p)和纹理条件T(p)确定块的优先级P(p)的方法为

块的可信度小于可信度阈值时，置块的优先级为0；

块的可信度不小于可信度阈值或所有块的可信度均小于可信度阈值时，置块的优先级P(p)=C³(p)+D³(p)-0.5³T³(p)。

5.根据权利要求1所述的图像空洞区域修补方法，其特征在于，若有复数个块的优先级最高，则从该复数个块中选择可信度最高的块作为当前待修补块。

6.根据权利要求1所述的图像空洞区域修补方法，其特征在于，步骤3中，根据当前待修补块的纹理条件调整当前待修补块的尺寸的方法包括：当纹理条件小于对应纹理阈值时扩大块尺寸，当纹理条件大于对应纹理阈值时缩小块尺寸。

7.根据权利要求6所述的图像空洞区域修补方法，其特征在于：所述纹理条件为归一化后的纹理条件，所述纹理阈值包括1/3和2/3，当纹理条件小于1/3时将块的尺寸扩大至9x9像素，当纹理条件大于1/3且小于2/3时块尺寸保持不变，当纹理条件大于2/3时将块尺寸缩小至3x3像素。

8.根据权利要求1所述的图像空洞区域修补方法，其特征在于，基于颜色梯度直方图搜索最匹配块包括：

比较当前待修补块与前一已修复块的位置关系，当二者接近时将前一最匹配块周围的区域作为搜索区域，当二者不接近时将整个已知区域作为搜索区域；

通过颜色梯度直方图在相应的搜索区域搜索最匹配块。

9.根据权利要求1所述的图像空洞区域修补方法，其特征在于，步骤4还包括：用块的可信度更新该块内已修补像素的可信度，块的可信度小于已知区域内像素点的可信度。