[发明专利]图像缺陷修复方法、系统、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像缺陷修复方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待检测图像，对获取的所述待检测图像拷贝；

将拷贝的第一组待检测图像进行灰度化处理，得到灰度图像；

确定所述灰度图像中每个像素点的最大灰度值，并与所述灰度图像的平均灰度值对比，过滤出灰度值大于平均灰度值的像素位置点以及灰度值异常于周边的浮点；

将拷贝的第二组待检测图像进行二值化处理，得到二值图像；

根据预设的阈值条件确定出所述二值图像上满足所述阈值条件的杂点像素区块；

将第二组待检测图像的所述杂点像素区块映射到第一组待检测图像上，确定所述杂点像素区块位置与所述浮点位置是否一致，当一致时，遍历整个待检测图像的所有像素点，找到与缺陷区域周围像素的平均灰度值相接近的像素点进行修复缺陷区域，覆盖原有的杂点区域，得到去除杂点的修复后图像，对杂点像素区块分切去除，采用相邻的像素区块进行修复，去除杂点，修复所述杂点像素区块的图像。

2.如权利要求1所述的图像缺陷修复方法，其特征在于：所述灰度值异常于周边的浮点的判断方法：

获取所述灰度图像中每个像素点的最大灰度值；

将每个像素点的最大灰度值进行转化为相对应的梯度高度值；

根据每个像素点的所述梯度高度值，得到所述灰度图像的每个像素点相对于周边像素的梯度值；

当梯度值大于设定梯度阈值时，将所述梯度值对应的像素点标记为浮点，其中，浮点对应所述梯度高度值的波峰或波谷位置的像素点。

3.如权利要求1或2所述的图像缺陷修复方法，其特征在于：确定所述灰度图像中每个像素点的最大灰度值，并与所述灰度图像的平均灰度值对比，过滤出灰度值小于平均灰度值的像素位置点时，将所述像素点的灰度值修改为灰度最小值。

4.如权利要求1所述的图像缺陷修复方法，其特征在于：所述将拷贝的第二组待检测图像进行二值化处理，包括：

获取第二组待检测图像；

对所述第二组待检测图像进行灰度处理，得到二值化灰度图像；

将所述二值化灰度图像的长度和垂直方向上的大小与预设阈值条件对比，当大于所述预设阈值条件时，将所述像素的灰度值设置为灰度最大值，当小于所述预设阈值条件时，将所述像素确定为杂点像素区块。

5.如权利要求4所述的图像缺陷修复方法，其特征在于：所述确定是否与所述第一组待检测图像的浮点一致情况如下：

当一致时，将大于所述平均灰度值的第二组待检测图像中杂点像素区块的像素灰度值设置为最小值；将小于所述平均灰度值的第二组待检测图像中杂点像素区块的像素灰度值设置为最大值；

当不一致时，保持所述杂点像素区块的像素灰度值不变。

6.如权利要求4所述的图像缺陷修复方法，其特征在于：所述确定是否与所述第一组待检测图像的浮点一致情况：

当一致时，根据所述杂点像素区块对应的所述第二组待检测图像进行分切，去除杂点所在缺陷区域；获取所述杂点像素区块相邻的像素区块对应的图像进行分切并填充至去除的缺陷区域，获得修复后图像。

7.如权利要求4所述的图像缺陷修复方法，其特征在于：所述确定是否与所述第一组待检测图像的浮点一致情况：

当一致时，根据所述杂点像素区块对应的所述第二组待检测图像进行分切，去除杂点所在缺陷区域；计算所述缺陷区域周围像素的平均灰度值，遍历所述第二组待检测图像中的所有像素点，将趋于所述缺陷区域周围像素的平均灰度值的像素点对应的图像分切并赋值到缺陷区域，获得修复后图像。