一种残缺图像的补全修复方法及系统

本发明涉及图像修复，具体是一种残缺图像的补全修复方法及系统。

背景技术：

1、对于一些局部存在残缺的纹理图像，现有技术中一般采用神经网络修复或者替换的方式进行修复。但是对于存在残缺的纹理图像来说，残缺的位置不是固定的，有可能存在多个位置都存在缺陷，现有的修复方法着重对一个区域进行修改，因此在进行修复时，多个修复区域会导致修复效果较差。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的是提供一种残缺图像的补全修复方法及系统，以解决现有图像修复技术中修复效果较差的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、本发明的一种残缺图像的补全修复方法及系统，包括步骤：

4、获取残缺图像，其中，所述残缺图像的局部存在多个残缺区域；

5、利用最小外接矩形对每个残缺区域进行框选，得到多个残缺区域；

6、提取多个残缺区域的相邻区域，其中，所述相邻区域为左侧相邻区域、右侧相邻区域、上侧相邻区域和下侧相邻区域中的一个或者多个；

7、提取所述相邻区域的图像特征，并基于预先构建的生成模型以及图像特征得到残缺区域的生成图像；

8、在生成图像为多个时，将多个生成图像融合，得到补全图像。

9、进一步地，所述残缺区域通过包围盒算法进行框选。

10、进一步地，所述生成模型的构建方法包括：

11、获取多个样本图像；

12、将样本图像进行随机抠图，得到样本图像的残缺区域；

13、提取残缺区域的相邻区域的图像特征，并以图像特征作为训练数据，并将扣除的图像作为标签，得到训练数据；

14、基于训练数据对人工神经网络进行训练，得到生成模型。

15、进一步地，所述图像特征包括轮廓特征和灰度分布特征。

16、本申请还提供一种残缺图像的补全修复系统，包括：

17、获取模块，用于获取残缺图像，其中，所述残缺图像的局部存在多个残缺区域；

18、框选模块，用于利用最小外接矩形对每个残缺区域进行框选，得到多个残缺区域；

19、提取模块，用于提取多个残缺区域的相邻区域，其中，所述相邻区域为左侧相邻区域、右侧相邻区域、上侧相邻区域和下侧相邻区域中的一个或者多个；

20、生成模块，用于提取所述相邻区域的图像特征，并基于预先构建的生成模型以及图像特征得到残缺区域的生成图像；

21、修复模块，用于在生成图像为多个时，将多个生成图像融合，得到补全图像。

22、本发明的有益效果是：本发明的一种残缺图像的补全修复方法及系统，通过获取残缺图像，其中，所述残缺图像的局部存在多个残缺区域；利用最小外接矩形对每个残缺区域进行框选，得到多个残缺区域；提取多个残缺区域的相邻区域，其中，所述相邻区域为左侧相邻区域、右侧相邻区域、上侧相邻区域和下侧相邻区域中的一个或者多个；提取所述相邻区域的图像特征，并基于预先构建的生成模型以及图像特征得到残缺区域的生成图像；在生成图像为多个时，将多个生成图像融合，得到补全图像。本申请利用相邻区域来对残缺区域进行预测，并融合多个预测结果。具有较好的修复效果，同时，对多个位置的残缺同样适用。

技术特征：

1.一种残缺图像的补全修复方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的一种残缺图像的补全修复方法，其特征在于，所述残缺区域通过包围盒算法进行框选。

3.根据权利要求1所述的一种残缺图像的补全修复方法，其特征在于，所述生成模型的构建方法包括：

4.根据权利要求1所述的一种残缺图像的补全修复方法，其特征在于，所述图像特征包括轮廓特征和灰度分布特征。

5.一种残缺图像的补全修复系统，其特征在于，包括：

技术总结本发明涉及一种残缺图像的补全修复方法及系统，通过获取残缺图像，其中，所述残缺图像的局部存在多个残缺区域；利用最小外接矩形对每个残缺区域进行框选，得到多个残缺区域；提取多个残缺区域的相邻区域，其中，所述相邻区域为左侧相邻区域、右侧相邻区域、上侧相邻区域和下侧相邻区域中的一个或者多个；提取所述相邻区域的图像特征，并基于预先构建的生成模型以及图像特征得到残缺区域的生成图像；在生成图像为多个时，将多个生成图像融合，得到补全图像。本申请利用相邻区域来对残缺区域进行预测，并融合多个预测结果。具有较好的修复效果，同时，对多个位置的残缺同样适用。技术研发人员：陈刚,张丽英,姚剑受保护的技术使用者：广东开放大学（广东理工职业学院）技术研发日：技术公布日：2024/11/18