沈淑濤 高飛

摘 要 圖像修復(fù)技術(shù)是針對部分損壞或缺失圖像進(jìn)行修補(bǔ)還原的一項技術(shù)，在眾多領(lǐng)域中圖像修復(fù)技術(shù)都發(fā)揮著重要作用。對圖像修復(fù)技術(shù)以及其在圖像壓縮中的應(yīng)用進(jìn)行研究，從區(qū)域復(fù)雜性、圖像復(fù)雜性和模式復(fù)雜性3個方面介紹了圖像修復(fù)的理論基礎(chǔ)，通過建立圖像修復(fù)模型展現(xiàn)了修復(fù)過程，并分析了如何將圖像修復(fù)技術(shù)應(yīng)用在圖像壓縮中。通過研究發(fā)現(xiàn)給出的圖像修復(fù)技術(shù)具有很好的修復(fù)效果，值得推廣使用。

關(guān)鍵詞 圖像修復(fù)技術(shù)；圖像壓縮；技術(shù)應(yīng)用

中圖分類號 TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1674-6708（2018）208-0125-02

圖像修復(fù)（image completion）技術(shù)也被叫作圖像修補(bǔ)（image inpainting）技術(shù)，是針對部分損壞或缺失的圖像進(jìn)行修補(bǔ)還原的一項技術(shù)，近年來圖像修復(fù)技術(shù)不斷完善，修復(fù)能力也越來越好，很多受損的圖像經(jīng)過修復(fù)后能夠保持連續(xù)、自然，即使仔細(xì)觀察也很難察覺出修復(fù)過的痕跡，觀賞效果很好。在文藝復(fù)興時期，藝術(shù)家就開始對圖像進(jìn)行修復(fù)，但是由于技術(shù)的落后，藝術(shù)家只能采用繪畫技巧對藝術(shù)作品進(jìn)行不斷的潤色和翻新，利用修補(bǔ)技術(shù)翻新圖像的同時還要保證不破壞原來作品的風(fēng)格。因此這種修復(fù)方法要花費(fèi)大量時間和精力，是一項很復(fù)雜的工程[ 1 ]。

近年來人們對藝術(shù)作品的關(guān)注程度越來越高，數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)也成了熱門研究話題。研究者們針對圖像修復(fù)問題提出了多種求解模型，同時也涌現(xiàn)出了許多極具代表性的經(jīng)典算法，目前較為典型的算法為基于偏微分方程（partial differential equation， PDE）的修復(fù)方法和基于紋理合成（texture synthesis）的修復(fù)方法[2-3]。

1 圖像修復(fù)技術(shù)

在進(jìn)行圖像修復(fù)之前，要將圖像問題轉(zhuǎn)化成數(shù)學(xué)模型，以I為原始圖像，D為缺失區(qū)域，其中D屬于I，將二維圖像模型分為x和y兩個方向，利用圖像中的完整信息重構(gòu)圖像中的不完整信息，重構(gòu)公式如下：

本文給出的圖像修復(fù)過程可以看成一個二維插值的過程，修復(fù)時要重點考慮區(qū)域復(fù)雜性、圖像復(fù)雜性和模式復(fù)雜性3個方面。下面對這3個方面進(jìn)行重點介紹：

1）區(qū)域復(fù)雜性。對于二維圖像來說，修復(fù)缺失區(qū)域需要首先了解應(yīng)用場合。例如：被修復(fù)的區(qū)域如果應(yīng)用場合為文字場合，那么該區(qū)域就是字母、數(shù)字或標(biāo)點符號；而如果被修復(fù)的區(qū)域是為了遮擋圖像中其他區(qū)域，那么該區(qū)域就是前景中的目標(biāo)物體；如果要對古老藝術(shù)作品進(jìn)行重新上色，那么待修復(fù)區(qū)域就是整個空間，必須要將圖像畫成網(wǎng)狀，將周邊像素孔洞全部上才能完成工作。由于修復(fù)工作需要對圖像進(jìn)行大量的填充，是一項極為復(fù)雜的工作，因此必須要借助2-D子區(qū)域和1-D結(jié)構(gòu)才能保證修復(fù)圖像的準(zhǔn)確性。

2）圖像復(fù)雜性。多分辨率小波算法是專門針對復(fù)雜的修復(fù)工作提出的算法。雖然SOBOLEV函數(shù)能夠?qū)⒁桓眻D像重新構(gòu)建，但是此函數(shù)只能應(yīng)用在較為粗糙的尺度上，在精細(xì)尺度下，這種方法根本無法滿足要求。精細(xì)尺度對于圖像中包含的很多連續(xù)結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)都有極高的要求，無論是跳變的邊緣、拐角，還是T型交匯處，圖像修復(fù)技術(shù)都要保證能夠呈現(xiàn)出關(guān)鍵性的幾何特征，還原圖像中重要的視覺信息。修復(fù)圖像時也可以通過建立的Banach或Hilbert空間函數(shù)來提高修復(fù)效率。

3）模式復(fù)雜性。圖像修復(fù)主要是為了滿足人的視覺需求，因此首先要建設(shè)處一個滿足人眼需求的視覺模式，目前比較常用的視覺模式是鏡像對稱模式。如果一張需要修復(fù)的人像在眼睛方面出現(xiàn)劃痕或者缺失，人們很容易就能根據(jù)平時的經(jīng)驗知識將缺失的部分想象出來，但是如果使用科學(xué)技術(shù)手段進(jìn)行修補(bǔ)，得到的修補(bǔ)效果很有可能十分糟糕。如果利用計算機(jī)中的鏡像對稱模式，就很容易將缺失掉的部位修補(bǔ)出來。通常修補(bǔ)圖像對圖像精度要求很高，可以通過建立中軸線的方法將已知區(qū)域的圖像信息轉(zhuǎn)移到未知區(qū)域，從而實現(xiàn)圖像的重建。模式識別已經(jīng)不斷深入計算機(jī)視覺修復(fù)中，并在高等圖像修復(fù)技術(shù)中發(fā)揮著重要作用。模式復(fù)雜性通常要結(jié)合人平時的審美思路以及規(guī)律認(rèn)知，由于人類視覺系統(tǒng)很容易將空間中看起來較為緊密的物體聯(lián)系在一起，因此可以利用對稱規(guī)則對圖像進(jìn)修復(fù)。根據(jù)圖1、圖2可以看出本文研究修復(fù)技術(shù)的應(yīng)用效果。

根據(jù)上述圖像可以發(fā)現(xiàn)，無論是在畫面分辨率還是圖像清晰度上，利用本文給出的修復(fù)技術(shù)都能很好的進(jìn)行還原，得到的圖像修復(fù)效果很好。在進(jìn)行圖像修復(fù)時，需要注意如下5點：

1）圖像修復(fù)針對的是圖像局部的問題，而確定缺失信息不需要了解整體圖像，只需要跟據(jù)已知的內(nèi)容信息來確定即可；2）修復(fù)過程必須要完全遵照圖像函數(shù)，根據(jù)圖像函數(shù)的屬性建立修復(fù)模型和算法，通過高層次的輸出模式完成新信息的輸入；3）修復(fù)時要盡量提倡自主化，盡可能地減少手工操作，因為人工操作的準(zhǔn)確程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于計算機(jī)系統(tǒng)操作，同時修復(fù)一張圖像時要根據(jù)多種類型的圖像進(jìn)行加工，這樣才能保證修復(fù)質(zhì)量；4）修復(fù)算法要擁有處理斷裂的光滑狹窄邊緣的能力，對于一幅圖像來說，邊緣信息是最重要的，可以直接影響內(nèi)部比例因素，如果修復(fù)技術(shù)不能保證邊緣信息的完美復(fù)原，得到的修復(fù)效果往往很差；5）對于一副圖像來說，必須要有一個固定算法，只有這樣才能提高圖像的魯棒性，降低會出現(xiàn)噪聲或模糊等現(xiàn)象的發(fā)生概率。

2 圖像修復(fù)技術(shù)在圖像壓縮中的應(yīng)用

圖像修復(fù)技術(shù)在很多領(lǐng)域都有著非常深遠(yuǎn)的影響，尤其是在壓縮編碼領(lǐng)域，圖像修復(fù)技術(shù)發(fā)揮著重要作用。圖像修復(fù)技術(shù)能夠利用已知信息完美的還原圖像中的破損部分，使本來殘破不堪的圖像重新復(fù)原，得到人眼能夠接受的效果，而正是因為這一特點使圖像壓縮有了實現(xiàn)的可能。由于圖像在進(jìn)行壓縮時，要將圖像信息轉(zhuǎn)化成編碼信息，而編碼端又會選擇性地丟棄一部分信息，所以傳輸?shù)浇K端的信息已經(jīng)不完整。如果只利用傳輸?shù)浇K端的信息還原圖像和視頻資料，那得到的資料必然會有所缺失，甚至失去了原來的作用，而圖像修復(fù)技術(shù)能很好地解決這一問題。圖像修復(fù)技術(shù)可以在解碼端重構(gòu)圖像，根據(jù)已知的信息將未知區(qū)域還原出來，從而達(dá)到節(jié)省系統(tǒng)所需要的圖像和視頻碼率的目的。本文給出的修復(fù)技術(shù)不僅能夠完美的重構(gòu)圖像，而且在重構(gòu)時能夠去除圖像中的冗余信息，降低壓縮過程圖像傳輸占用的編碼率。

3 結(jié)論

圖像修復(fù)技術(shù)在很多領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用，本文從通用性的角度研究了一種圖像修復(fù)方法，從區(qū)域復(fù)雜性、圖像復(fù)雜性和模式復(fù)雜性3個方面進(jìn)行研究，通過實際應(yīng)用證明本文給出的圖像技術(shù)能夠有效還原圖像信息，而且修復(fù)質(zhì)量很好，修復(fù)時間很快。本文給出的技術(shù)不僅在圖像修復(fù)中發(fā)揮重要作用，同時對圖像壓縮也產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，利用上述技術(shù)能夠有效去除圖像冗余信息，提高傳輸效率，保證傳輸質(zhì)量。希望本文的研究能夠為以后圖像修復(fù)技術(shù)的研究提供有力幫助。

參考文獻(xiàn)

[1]鄒偉杰，郭子君，朱同林.數(shù)字圖像修復(fù)在植物葉片圖像壓縮上的應(yīng)用[J].湖南理工學(xué)院學(xué)報（自科版），2015（1）：22-25.

[2]繆小勇，周佳虹，戴穎，等.計算機(jī)圖像處理在我們工作生活中的應(yīng)用[J].電子世界，2015（20）：189-190.

[3]龔正，沈建新.SPIHT算法在 DICOM 圖像壓縮中的應(yīng)用研究[J].計算技術(shù)與自動化，2016，35（2）：61-65.