1.本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像修复方法、装置、电子设备及计算机存储介质。
背景技术：2.图像修复是一种改善图像质量的处理技术，是图像处理研究中的热点问题，在科学研究和工程领域中被广泛应用。在获取图像过程中，由于光学系统的像差、光学成像的衍射、成像系统的非线性畸变、记录介质的非线性、成像过程的相对运动、大气的湍流效应、环境随机噪声等原因的影响，会使观测图像和真实图像之间有不可避免的存在偏差和失真。这种图像质量下降的情况在很多实际应用中都会遇到。因此为了消除或减轻这种退化造成的影响，尽可能恢复本来面貌，就需要使用图像修复技术。
3.图像修复试图利用退化图像的某种先验知识来重建或复原被退化的图像，因此图像复原可以看成是图像退化的逆过程，是将图像退化的过程加以估计，建立退化的数学模型后，补偿退化过程造成的失真，以便获得未经干扰退化的原始图像或原始图像的最优估值，从而改善图像质量。现有技术中的图像复原方法往往是在假设系统的点扩散函数(psf)为已知，并且常假设噪声分布也是已知的情况下进行推导求解的，采用各种反卷积处理方法，如逆滤波等，对图像进行修复。然而随着研究的进一步深入，在对实际的图像进行处理时，许多先验知识往往并不具备，因此图像修复时间长，修复效果不理想。
技术实现要素：4.有鉴于此，有必要提供一种图像修复方法、装置、电子设备及计算机存储介质，用以解决现有技术中图片修复时间长、修复效果不佳的问题。
5.为了解决上述问题，第一方面，本发明提供一种图像修复方法，包括：
6.获取原始图像，并对所述原始图像进行预处理，生成灰度图；
7.分别提取所述灰度图中的待修复区域与完好区域；
8.利用改进型cdd模型对所述待修复区域进行修复，直至所述灰度图像中的待修复区域修复完毕，其中，所述改进型cdd模型是利用所述完好区域进行构建的。
9.进一步的，所述获取原始图像，并对所述原始图像进行预处理，生成灰度图，包括：
10.利用第一预设函数读取所述原始图像中的图像数据，并利用第二预设函数修改所述图像数据中的像素值，生成灰度图。
11.进一步的，所述分别提取所述灰度图中的待修复区域与完好区域，包括：
12.利用掩模标记方式分别提取所述灰度图中的待修复区域与完好区域。
13.进一步的，所述利用掩模标记方式分别提取所述灰度图中的待修复区域与完好区域，具体包括：
14.分别设置待修复区域的第一像素点掩模值与完好区域的第二像素点掩模值，其中，所述第一像素点掩模值为0，所述第二像素点掩模值为255。
15.进一步的，所述利用改进型cdd模型对所述待修复区域进行修复，包括：
16.获取距离所述待修复区域预设距离的多个像素点；
17.基于所述多个像素点，利用所述改进型cdd模型中的修复公式对待修复区域中的待复原像素点进行修复计算，并根据修复结果对所述待修复区域进行修复。
18.进一步的，所述距离所述待修复区域预设距离的多个像素点包括距离所述待修复区域中待修复像素点第一预设距离的多个整像素点和距离所述待修复区域中待修复像素点第二预设距离的多个半像素点；
19.所述基于所述多个像素点，利用所述改进型cdd模型中的修复公式对待修复区域中的待复原像素点进行修复计算，具体包括：
20.针对每一待复原像素点，通过对所述多个整像素点和多个半像素点的像素值进行加权平均，得到所述待复原像素点的初始修复计算结果；对所述初始修复计算结果进行迭代处理，得到所述待复原像素点的修复计算结果。
21.进一步的，所述改进型cdd模型中的修复公式，包括：
[0022][0023]
其中，u0为待复原像素点的像素值，λ0为整像素点所属区域，p为区域λ0中的整像素点，u
p
为整像素点的像素值，λ'0为半像素点所属区域，d为区域λ'0中的半像素点，ud为半像素点的像素值，ε为一极小值，g(|kd|)为半像素点d的曲率k的增函数。
[0024]
第二方面，本发明还提供一种图像修复装置，包括：
[0025]
获取模块，用于获取原始图像，并对所述原始图像进行预处理，生成灰度图；
[0026]
提取模块，用于分别提取所述灰度图中的待修复区域与完好区域；
[0027]
修复模块，用于利用改进型cdd模型对所述待修复区域进行修复，直至所述灰度图像中的待修复区域修复完毕，其中，所述改进型cdd模型是利用所述完好区域进行构建的。
[0028]
第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述图像修复方法中的步骤。
[0029]
第四方面，本发明还提供一种计算机存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述图像修复方法中的步骤。
[0030]
采用上述实施例的有益效果是：本发明首先将待修复的原始图像转变为灰度图，从三维图像变为二维灰度矩阵，便于后面的继续处理；然后通将待修复区域与完好区域分开，随后就可以使用改进型cdd模型对每个待修复区域进行逐一修复，具体为根据完好区域中的像素点构建改进型cdd模型，然后使用改进型cdd模型对待修复区域进行修复。本方法能够快速的完成对损坏图像的修复，并且能够得到效果较好的修复图像，对于图像修复等应用领域具有重要的指导意义。
附图说明
[0031]
图1为本发明提供的图像修复方法中一实施例的流程示意图；
[0032]
图2(a)和图2(b)分别为本发明一实施例提供的原始图像参考图及原始图像直方图；
[0033]
图3(a)和图3(b)分别为本发明一实施例提供的灰度图像参考图及灰度图像直方图和其直方图；
[0034]
图4(a)和图4(b)分别为本发明一实施例提供的修复图像参考图及修复图像直方图；
[0035]
图5为本发明提供的图像修复装置的一实施例的结构示意图；
[0036]
图6为本发明提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0037]
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本技术一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
[0038]
在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。此外，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0039]
本发明提供了一种图像修复方法、装置、电子设备及计算机存储介质，由于现有技术中的图像复原方法往往是在假设系统的点扩散函数为已知，并且常假设噪声分布也是已知的情况下进行推导求解的，采用各种反卷积处理方法，如逆滤波等，对图像进行修复。然而随着研究的进一步深入，在对实际的图像进行处理时，许多先验知识往往并不具备，于是就需要在系统点扩散函数未知的情况下，从退化图像自身抽取退化信息。具体为通过图像破损区域周围像素点已知的情形下，即部分像素点已知，修复部分未知像素点，利用已知的像素点信息和修复公式将未知像素点计算出来。
[0040]
在实施例描述之前，对相关词语进行释义：
[0041]
cdd(curvature driven diffusions)模型是chan和shen在tv(total variation)模型的基础上引进了曲率驱动而形成的，解决了tv模型不能修复图像视觉连通性的问题。改进型cdd模型中的曲率为一增函数，通过在破损区域周围像素点已知的情形下，修复部分未知像素点，利用已知的像素点信息和改进型模型中的修复公式将未知像素点计算出来。
[0042]
以下分别对具体实施例进行详细说明：
[0043]
请参阅图1，图1为本发明提供的图像修复方法中一实施例的流程示意图，本发明的一个具体实施例，公开了一种图像修复方法，包括：
[0044]
步骤s101：获取原始图像，并对原始图像进行预处理，生成灰度图；
[0045]
步骤s102：分别提取灰度图中的待修复区域与完好区域；
[0046]
步骤s103：利用改进型cdd模型对待修复区域进行修复，直至灰度图像中的待修复区域修复完毕，其中，改进型cdd模型是利用完好区域进行构建的。
[0047]
其中，原始图像为待修复的三维原始彩色图像，预处理为灰度处理，通过对原始图
像进行灰度处理得到原始图像对应的灰度图像，具体为灰度图像对应的灰度矩阵；然后可以根据灰度矩阵对应的数据不同提取灰度图中的待修复区域与完好区域。
[0048]
本发明首先将待修复的原始图像转变为灰度图，从三维图像变为二维灰度矩阵，便于后面的继续处理；然后通将待修复区域与完好区域分开，随后就可以使用改进型cdd模型对每个待修复区域进行逐一修复，具体为根据完好区域中的像素点构建改进型cdd模型，然后使用改进型cdd模型对待修复区域进行修复。本方法能够快速的完成对损坏图像的修复，并且能够得到效果较好的修复图像，对于图像修复等应用领域具有重要的指导意义。
[0049]
在本发明的一个具体实施例中，获取原始图像，并对原始图像进行预处理，生成灰度图，包括：
[0050]
利用第一预设函数读取原始图像中的图像数据，并利用第二预设函数修改图像数据中的像素值，生成灰度图。
[0051]
其中，第一预设函数包括imread函数，使用该函数可以将需要修复的原始彩色图像输入matlab软件中，读取原始图像中的图像数据；然后使用第二预设函数，比如rgb2gray函数将彩色图像其转变为灰度图像，项数据的像素值，生成灰度图，最后通过变量来存储转换后的灰度图像对应的灰度矩阵。请参阅图2(a)和图2(b)，图2(a)和图2(b)分别为本发明一实施例提供的原始图像参考图及原始图像直方图，其中，原始图像为大小为256*256的待修复彩色图。请参阅图3(a)和图3(b)，图3(a)和图3(b)分别为本发明一实施例提供的灰度图像参考图及灰度图像直方图。
[0052]
在本发明的一个具体实施例中，分别提取灰度图中的待修复区域与完好区域，包括：
[0053]
利用掩模标记方式分别提取灰度图中的待修复区域与完好区域。
[0054]
具体的，分别设置待修复区域的第一像素点掩模值与完好区域的第二像素点掩模值，其中，第一像素点掩模值为0，第二像素点掩模值为255。
[0055]
可以理解的是，利用掩模标记的方法将待修复区域和完好区域分开，主要是通过人机交互的方式。将待修复区域内用掩模标出，设待修复区域的像素点掩模值为0，说明该点有所损伤必须加以修复。令完好区域的像素点掩模值为255，说明这个像素点不需要修复，随后再寻找下一个待修复的区域并标记。
[0056]
在本发明的一个具体实施例中，利用改进型cdd模型对待修复区域进行修复，包括：
[0057]
获取距离待修复区域预设距离的多个像素点；
[0058]
基于多个像素点，利用改进型cdd模型中的修复公式对待修复区域中的待复原像素点进行修复计算，并根据修复结果对待修复区域进行修复。
[0059]
可以理解的是，由于本发明解决的图像修复问题是在破损区域周围像素点已知的情形下，修复部分未知像素点，故需要获取距离待修复区域预设距离的多个像素点，然后利用已知的多个像素点的信息和改进型cdd模型中的修复公式对待修复区域中的未知像素点进行计算出来。
[0060]
在本发明的一个具体实施例中，距离待修复区域预设距离的多个像素点包括距离待修复区域中待修复像素点第一预设距离的多个整像素点和距离待修复区域中待修复像素点第二预设距离的多个半像素点；
[0061]
基于多个像素点，利用改进型cdd模型中的修复公式对待修复区域中的待复原像素点进行修复计算，具体包括：
[0062]
针对每一待复原像素点，通过对多个整像素点和多个半像素点的像素值进行加权平均，得到待复原像素点的初始修复计算结果；
[0063]
对初始修复计算结果进行迭代处理，得到待复原像素点的修复计算结果。
[0064]
其中，假设待修复区域中的待修复像素点为o点，我们设距其为1的四周的像素点为多个整像素点，设相距为0.5的四周的像素点为半像素点。改进型cdd模型中的修复公式，包括：
[0065][0066]
其中，u0为待复原像素点的像素值，λ0为整像素点所属区域，p为区域λ0中的整像素点，u
p
为整像素点的像素值，λ'0为半像素点所属区域，d为区域λ'0中的半像素点，ud为半像素点的像素值，ε为一极小值，g(|kd|)为半像素点d的曲率k的增函数。
[0067]
一般取g(|k|)＝kn,k》0,n≥1，曲率k的计算公式为：
[0068][0069]
其中，x,y为该像素点在矩阵上的横纵坐标，符号u代表求的是其一或二阶导数。变量表示半像素点的梯度值，计算公式为：
[0070][0071]
其中，u是图像像素的值，(i,j)为像素点的坐标。
[0072]
具体的，将待修复区域对应矩阵的每个待修复像素的像素值进行迭代计算变换，其中曲率项函数的指数n＝1，并且使ε＝1方便后续计算。经过1000次的迭代，请参阅图4(a)和图4(b)，图4(a)和图4(b)分别为本发明一实施例提供的修复图像参考图及修复图像直方图。从图中可以看出，将本发明的方法在使用不同破损程度的图像进行实验时，结果显示，本发明能得到效果较好的修复图像，对图像修复等应用领域具有重要的指导意义。
[0073]
本发明的基于cdd模型的改进型图像修复方法，首先将原待修复的图像转变为灰度图，从三维图像变为二维灰度矩阵，便于后面的继续处理，然后通过掩模标记的方法将待修复区域与完好区域分开，随后就可以使用改进型cdd模型对每个待修复区域进行逐一修复，即是通过待复原像素点周边的八个像素点的值进行加权平均，对一个像素点进行多次迭代；本方法能够快速的完成对损坏图像的修复，并且能够得到效果较好的修复图像，对于图像修复等应用领域具有重要的指导意义。
[0074]
为了更好实施本发明实施例中的图像修复方法，在图像修复方法基础之上，对应的，请参阅图5，图5为本发明提供的图像修复装置的一实施例的结构示意图，本发明实施例提供了一种图像修复装置500，包括：
[0075]
获取模块501，用于获取原始图像，并对所述原始图像进行预处理，生成灰度图；
[0076]
提取模块502，用于分别提取所述灰度图中的待修复区域与完好区域；
[0077]
修复模块503，用于利用改进型cdd模型对所述待修复区域进行修复，直至所述灰度图像中的待修复区域修复完毕，其中，所述改进型cdd模型是利用所述完好区域进行构建的。
[0078]
这里需要说明的是：上述实施例提供的装置500可实现上述各方法实施例中描述的技术方案，上述各模块或单元具体实现的原理可参见上述方法实施例中的相应内容，此处不再赘述。
[0079]
基于上述图像修复方法，本发明实施例还相应的提供一种电子设备，包括：处理器和存储器以及存储在存储器中并可在处理器上执行的计算机程序；处理器执行计算机程序时实现如上述各实施例的图像修复方法中的步骤。
[0080]
图6中示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备600的结构示意图。本发明实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机等等的固定终端。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0081]
电子设备包括：存储器以及处理器，其中，这里的处理器可以称为下文的处理装置601，存储器可以包括下文中的只读存储器(rom)602、随机访问存储器(ram)603以及存储装置608中的至少一项，具体如下所示：
[0082]
如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、rom602以及ram603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。
[0083]
通常，以下装置可以连接至i/o接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
[0084]
特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从rom602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本发明实施例的方法中限定的上述功能。
[0085]
基于上述图像修复方法，本发明实施例还相应的提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上述各实施例的图像修复方法中的步骤。
[0086]
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读存储介质中。其中，所
述计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
[0087]
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
技术特征：1.一种图像修复方法，其特征在于，包括：获取原始图像，并对所述原始图像进行预处理，生成灰度图；分别提取所述灰度图中的待修复区域与完好区域；利用改进型cdd模型对所述待修复区域进行修复，直至所述灰度图像中的待修复区域修复完毕，其中，所述改进型cdd模型是利用所述完好区域进行构建的。2.根据权利要求1所述的图像修复方法，其特征在于，所述获取原始图像，并对所述原始图像进行预处理，生成灰度图，包括：利用第一预设函数读取所述原始图像中的图像数据，并利用第二预设函数修改所述图像数据中的像素值，生成灰度图。3.根据权利要求1所述的图像修复方法，其特征在于，所述分别提取所述灰度图中的待修复区域与完好区域，包括：利用掩模标记方式分别提取所述灰度图中的待修复区域与完好区域。4.根据权利要求3所述的图像修复方法，其特征在于，所述利用掩模标记方式分别提取所述灰度图中的待修复区域与完好区域，具体包括：分别设置待修复区域的第一像素点掩模值与完好区域的第二像素点掩模值，其中，所述第一像素点掩模值为0，所述第二像素点掩模值为255。5.根据权利要求1所述的图像修复方法，其特征在于，所述利用改进型cdd模型对所述待修复区域进行修复，包括：获取距离所述待修复区域预设距离的多个像素点；基于所述多个像素点，利用所述改进型cdd模型中的修复公式对待修复区域中的待复原像素点进行修复计算，并根据修复结果对所述待修复区域进行修复。6.根据权利要求5所述的图像修复方法，其特征在于，所述距离所述待修复区域预设距离的多个像素点包括距离所述待修复区域中待修复像素点第一预设距离的多个整像素点和距离所述待修复区域中待修复像素点第二预设距离的多个半像素点；所述基于所述多个像素点，利用所述改进型cdd模型中的修复公式对待修复区域中的待复原像素点进行修复计算，具体包括：针对每一待复原像素点，通过对所述多个整像素点和多个半像素点的像素值进行加权平均，得到所述待复原像素点的初始修复计算结果；对所述初始修复计算结果进行迭代处理，得到所述待复原像素点的修复计算结果。7.根据权利要求6所述的图像修复方法，其特征在于，所述改进型cdd模型中的修复公式，包括：其中，u0为待复原像素点的像素值，λ0为整像素点所属区域，p为区域λ0中的整像素点，u
p
为整像素点的像素值，λ'0为半像素点所属区域，d为区域λ'0中的半像素点，u
d
为半像素点的像素值，ε为一极小值，g(k
d
)为半像素点d的曲率k的增函数。8.一种图像修复装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取原始图像，并对所述原始图像进行预处理，生成灰度图；提取模块，用于分别提取所述灰度图中的待修复区域与完好区域；修复模块，用于利用改进型cdd模型对所述待修复区域进行修复，直至所述灰度图像中的待修复区域修复完毕，其中，所述改进型cdd模型是利用所述完好区域进行构建的。9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，其中，所述存储器，用于存储程序；所述处理器，与所述存储器耦合，用于执行所述存储器中存储的所述程序，以实现上述权利要求1至7中任一项所述图像修复方法中的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机可读取的程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时，能够实现上述权利要求1至7中任一项所述图像修复方法中的步骤。
技术总结本发明涉及一种图像修复方法、装置、电子设备及计算机存储介质，其方法包括：获取原始图像，并对所述原始图像进行预处理，生成灰度图；分别提取所述灰度图中的待修复区域与完好区域；利用改进型CDD模型对所述待修复区域进行修复，直至所述灰度图像中的待修复区域修复完毕，其中，所述改进型CDD模型是利用所述完好区域进行构建的。本发明缩短了图像修复时长，提高了图像修复质量。提高了图像修复质量。提高了图像修复质量。
技术研发人员：肖利芳 金大聪 张俊 段梅 郭炜 徐银霞 程雅丽 罗茗洋 吴夏铭
受保护的技术使用者：武汉工程大学
技术研发日：2022.07.21
技术公布日：2022/11/1
