[发明专利]图像缺陷修复方法、系统、计算机设备及存储介质

说明书

本发明属于计算机技术领域，具体涉及图像缺陷修复方法、系统、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取待检测图像并拷贝；将两组待检测图像分别进行灰度化处理及二值化处理，分别得到灰度图像和二值图像；对灰度图像进行灰度值比较过滤出浮点；由二值图像确定杂点像素区块并映射到出浮点图像对比，当位置一致时，对杂点像素区块的图像修复。通过对图像异常灰度值的分析以及杂点像素区块筛选，经核准后以消除图像缺陷像素区块，获得无噪点以及无杂点干扰的清晰图像，对图像缺陷区域进行修复。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种图像缺陷修复方法、系统、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的不断发展以及计算机视觉技术逐渐成熟，在对拍摄图像处理过程中，涉及到对图像中杂点的识别与处理。由于图像处理技术在人脸识别、疾病诊断、人工智能、智能制造、以及计算机视觉等领域中得到应用，具体为应用于工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组。对拍摄的图像处理通常为采用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术，一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别三个部分。

然而，经由工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的图像，往往由于拍摄环境或拍摄物本身瑕疵的影响，导致拍摄的图像中包含很多噪点和杂点，影响图像的清晰度。常规的图像识别等技术难以为分散于图像中且特征不明显的离散杂点进行特征识别，导致噪点及杂点严重干扰图像的清晰度，缺乏对图像缺陷区域进行修复的方法。

发明内容

考虑到上述问题而提出了本发明。本发明提供了一种图像缺陷修复方法、系统、计算机设备及存储介质，是基于图像在不同环境拍摄时受到外界环境干扰或拍摄目标自身瑕疵的影响导致的图像缺陷，通过对图像异常灰度值的分析以及杂点像素区块筛选，经核准后以消除图像缺陷像素区块，获得无噪点以及无杂点干扰的清晰图像，对图像缺陷区域进行修复。

本发明采用以下技术方案实现：

一种图像缺陷修复方法，所述方法包括：

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，修复所述杂点像素区块的图像。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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；