Golang 画像処理: 画像の修復方法とテクスチャ合成

Golang 画像処理: 画像とテクスチャ合成を修復する方法

はじめに: 画像処理は、現代のコンピューター ビジョンとコンピューター グラフィックスにおける重要な分野の 1 つです。画像処理において、破損した画像の修復とテクスチャの合成は、非常に一般的で興味深いタスクの 1 つです。この記事では、Golang を使用して画像復元とテクスチャ合成を行う方法とコード例を紹介します。

1. 画像修復

画像処理において、画像修復は、破損した画像を修復したり、画像からノイズを除去したりすることで画質を向上させる技術です。 Golang では、いくつかの画像処理ライブラリを使用して画像修復アルゴリズムを実装できます。

1.1 ドメイン変換による画像復元

ドメイン変換とは、画像の一部を周囲の領域と対応付けて置き換えることで画像復元を実現する画像処理技術です。 Golang では、go-image ライブラリを使用してこのアルゴリズムを実装できます。

以下は、ドメイン変換アルゴリズムを使用して画像を修復するサンプル コードです:

import (
    "github.com/disintegration/gift"
    "github.com/vitali-fedulov/images"
)

func main() {
    // 加载原始图像
    img, _ := images.Open("input.jpg")

    // 对原始图像应用高斯模糊以去除噪声
    blur := gift.New(gift.GaussianBlur(2))
    imgBlur := img.Clone().Bounds(img.Bounds())
    blur.Draw(imgBlur, img)

    // 对修复之后的图像应用领域变换算法
    patchSize := 5
    blend := gift.New(gift.Blender(nil, gift.Copy))

    dt := images.DenoiseTransform{
        PatchRadius: patchSize,
        SearchWindowRadius: 2 * patchSize,
    }

    repairedImg := img.Clone().Bounds(img.Bounds())
    dt.Draw(repairedImg, imgBlur)

    // 将修复之后的图像保存为新的文件
    images.Save(repairedImg, "output.jpg")
}

上記のコードでは、最初に元の画像をロードし、ガウスぼかしを使用して画像のノイズを除去します。画像。次に、ドメイン変換アルゴリズムを使用して修復されたイメージを修復し、修復されたイメージを新しいファイルとして保存します。

1.2 ディープラーニングに基づく画像復元

ディープラーニングは、近年非常に注目されている分野の 1 つであり、多くの画像処理タスクで驚くべき結果を達成できます。画像修復では、ディープラーニングを使用して画像修復を実行することもできます。

Golang では、go-deepcv ライブラリを使用して、深層学習ベースの画像修復アルゴリズムを実装できます。このライブラリを使用して画像修復を実装するサンプル コードを次に示します。

import (
    "github.com/LdDl/gocv"
    "github.com/LdDl/gocv/opencv"
)

func main() {
    // 加载原始图像
    img := gocv.IMRead("input.jpg", opencv.IMReadUnchanged)

    // 创建神经网络模型
    model := gocv.TexturedInpainting()

    // 对图像进行修复
    repairedImg := gocv.NewMat()
    model.Inpaint(img, repairedImg)

    // 将修复之后的图像保存为新的文件
    gocv.IMWrite("output.jpg", repairedImg)
}

上記のコードでは、最初に元の画像を読み込み、ニューラル ネットワーク モデルを作成します。次に、モデルを使用して画像を修復し、修復した画像を新しいファイルとして保存します。

2. テクスチャ合成

テクスチャ合成は、異なるテクスチャを新しいテクスチャ画像に合成できる画像処理技術です。 Golang では、go-image ライブラリを使用してテクスチャ合成アルゴリズムを実装できます。

以下は、テクスチャ合成アルゴリズムを使用したテクスチャ合成のサンプル コードです。

import (
    "github.com/disintegration/gift"
    "github.com/vitali-fedulov/images"
)

func main() {
    // 加载纹理图像和目标图像
    texture, _ := images.Open("texture.jpg")
    target, _ := images.Open("target.jpg")

    // 将纹理图像调整到和目标图像一样的尺寸
    resizedTexture := images.Resize(texture, target.Bounds().Dx(), target.Bounds().Dy())

    // 将纹理图像和目标图像进行融合
    blend := gift.New(gift.BlendWithMode(resizedTexture, gift.Normal, 1.0))
    result := target.Clone().Bounds(target.Bounds())
    blend.Draw(result, target)

    // 保存合成后的图像为新的文件
    images.Save(result, "output.jpg")
}

上記のコードでは、最初にテクスチャ イメージとターゲット イメージをロードし、テクスチャ イメージを調整します。ターゲット画像と同じサイズ。次に、フュージョン アルゴリズムを使用してテクスチャ イメージとターゲット イメージを合成し、合成されたイメージを新しいファイルとして保存します。

結論:

この記事では、画像修復とテクスチャ合成に Golang を使用する方法を紹介し、対応するコード例を示します。これらのテクニックを学び、適用することで、画像処理でより豊かで興味深い効果を実現できます。この記事がお役に立てば幸いです。

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