Problèmes de récupération manquants dans la réparation d'image

Problème de récupération manquant dans l'inpainting d'image, des exemples de code spécifiques sont nécessaires

Introduction :
Dans le domaine du traitement d'image, l'inpainting d'image est une tâche importante qui vise à restaurer les fonctionnalités manquantes ou manquantes dans une image en utilisant les technologies locales et globales. Informations sur les pièces endommagées. La technologie de restauration d’images a de nombreuses applications dans de nombreux domaines, tels que la photographie numérique, le traitement d’images médicales, etc. Cet article se concentrera sur le problème de récupération manquante lors de la réparation d'images et donnera des exemples de code spécifiques.

1. Contexte
La restauration d'image manquante fait référence à la restauration de l'intégrité de l'image en remplissant les parties manquantes en fonction des informations existantes dans l'image. Les situations courantes d'image manquante incluent l'occlusion, le bruit, les artefacts, etc. Le but de la restauration d'image est de restaurer le véritable contenu de la partie manquante tout en conservant les détails et la structure de l'image.

2. Méthodes de restauration d'images

1. Méthode basée sur l'interpolation
   La méthode basée sur l'interpolation est l'une des méthodes les plus simples et les plus couramment utilisées dans la restauration d'images. Cette méthode déduit les valeurs de pixels des points manquants en analysant les pixels existants. Les méthodes d'interpolation courantes incluent l'interpolation voisine, l'interpolation bilinéaire et l'interpolation spline cubique.
   Ce qui suit est un exemple de code d'interpolation bilinéaire implémenté en Python :

import numpy as np
import cv2

def bilinear_interpolation(img, mask):
    h, w, _ = img.shape
    dst = img.copy()
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            if mask[i, j] == 0:  # 判断当前像素是否为缺失点
                if i - 1 >= 0 and j - 1 >= 0 and i + 1 < h and j + 1 < w:
                    dst[i, j] = (img[i-1, j-1] + img[i+1, j-1] + img[i-1, j+1] + img[i+1, j+1]) / 4
                elif i - 1 >= 0:
                    dst[i, j] = (img[i-1, j] + img[i-1, j]) / 2
                elif j - 1 >= 0:
                    dst[i, j] = (img[i, j-1] + img[i, j+1]) / 2
    return dst

# 调用函数
image = cv2.imread('image.jpg')
mask = cv2.imread('mask.jpg', 0)
result = bilinear_interpolation(image, mask)
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. Méthode basée sur la synthèse de texture
   La méthode basée sur la synthèse de texture restaure la partie manquante en utilisant les informations de texture existantes dans l'image. La clé de cette méthode est de savoir comment capturer avec précision les caractéristiques de texture de l'image et les appliquer aux parties manquantes. Les algorithmes courants de synthèse de texture incluent la synthèse de texture basée sur des champs aléatoires de Markov (MRF) et la synthèse de texture basée sur des réseaux adverses génératifs (GAN).

3. Résumé
Le problème de récupération manquante dans la réparation d'images est une tâche difficile et largement utilisée. Cet article présente deux méthodes de réparation d'images couramment utilisées et donne des exemples de code spécifiques d'interpolation bilinéaire. Dans les applications pratiques, en fonction de la situation spécifique de perte d'image, un algorithme approprié peut être sélectionné pour le traitement de réparation.

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