[发明专利]一种基于显著图的可变块图像修复方法

摘要

一种基于显著图的可变块图像修复方法，包括：1)、利用模拟生物体视觉注意机制的选择性注意模型，生成待修复图像的显著图；2)、计算未知区域边界上的各点为中心的块内的可信度、结构信息及显著度项，获得修复优先级；并以优先级最高的点为中心的块作为待修复块；3)、根据待修复块周围已知的像素均值、梯度及显著度变化调整块大小；4)、在已知区域搜索最匹配的块来填充待修复块内的像素；并更新修复像素的可信度和显著度；循环步骤2)‑4)直至图像修复毕。其利用待修复图像的显著信息改进修复的优先级，大大缓解了传统修复的贪婪问题；同时能根据待修复区域周围环境调整块大小，满足不同的修复需求。

主权项

一种基于显著图的可变块图像修复方法，包括如下步骤：1)、输入含有已知区域及未知区域的待修复图像，通过如下步骤生成显著图， (11) 先把待修复图像表示成9层的高斯金字塔，其中第0层是待修复图像，1‑8层分别是用5*5的高斯滤波器对待修复图像进行滤波和采样形成的图像，大小分别为待修复图像的1/2到1/256 ；并分别提取高斯金字塔每一层的亮度I、红色R、绿色G、蓝色B、黄色Y 及方向O特征，形成特征金字塔；同时对各种特征分别在特征金字塔的不同尺度间作差；(12) 把上述得到的每一个特征图归一化到区间[0,1]，然后分别把每一种归一化后的特征图逐点求和，得到对应于每一种特征的显著图, 综合所有特征的显著性，得到对应于待修复图像的显著图；2)、确定未知区域边界上的点的修复优先级，分别计算每一点为中心的块内的可信度——已知像素百分比，结构信息及显著度项，将三者的乘积作为修复优先级；并选出优先级最高的点为中心的块作为待修复块；3)、在待修复块周围不同像素大小的块中，找出相邻的块之间已知的像素均值、梯度及显著度变化最大的相邻块，调整待修复块的大小为该相邻块中较小块的大小；4)、依据待修复块内像素颜色值及平均显著度，在已知区域搜索最匹配的块来填充待修复块内的像素；然后根据匹配代价更新已修复像素的可信度，并利用该匹配块内平均显著度更新修复像素的显著度；循环重复步骤2) ‑ 4)，直至填满待修复图像的未知区域内的所有像素。