Técnica de reparación automática de imagen de Cajonera Con Forro Trapezoidal y su aplicación

Mar 31, 2023

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Las imágenes son la principal fuente de información que los humanos obtienen del mundo exterior. Como ha habido imágenes, también ha habido tecnología para reparar imágenes rotas. La técnica de restauración de imágenes en pintura es un arte antiguo. En el Renacimiento europeo, para restaurar las partes perdidas o dañadas de las obras de arte manteniendo el efecto general de las obras, la gente comenzó a reparar las obras de arte, principalmente para rellenar las grietas o cortes en las obras, tal trabajo se llama Inpainting.

Hoy en día, la tecnología de reparación de imágenes en pintura se ha convertido en una nueva dirección de investigación activa en el campo de la ingeniería de imágenes. Su propósito es estudiar y resolver cómo realizar mejor la detección de la parte dañada de la imagen y restaurar automáticamente la parte dañada con el algoritmo de reparación de imágenes de acuerdo con la información efectiva sobre la imagen dañada. Aunque algunos potentes programas de procesamiento de imágenes digitales, como Photoshop, también pueden llevar a cabo un procesamiento profesional de efectos especiales y el procesamiento de reparación de imágenes dañadas, requiere técnicos experimentados para llevar a cabo un procesamiento manual complejo, incapaz de lograr el propósito de la "inteligencia informática" automática. Procesando.

Primero veamos un ejemplo de reparación de imágenes. La figura 1(b) muestra un símbolo de letra como "@", parte del cual está bloqueado por un obstáculo. De acuerdo con la experiencia visual de las personas, y en referencia a la forma del objeto oscurecido y la información de la imagen circundante, se hace un juicio de conjetura de que después de eliminar el obstáculo, los caracteres como se muestra en la Figura 1 (a) o como se muestra en la Figura 1 (c) puede aparecer y los resultados de la reparación de la Figura 1(a) y la Figura 1(c) pueden ser correctos. Imagen de computadora La tecnología de pintura simula este efecto desde la perspectiva de la psicología visual humana. De acuerdo con la información de borde del objeto a cubrir, se extiende y difunde, conecta el límite en una dirección determinada, llena la parte cubierta y logra la conectividad visual. Por supuesto, también podemos ver en la figura que el tamaño de la información dañada (el tamaño del obstáculo) de la imagen también afecta directamente el juicio de conectividad visual de las personas. Desde un punto de vista matemático, el fenómeno de que los resultados de reparación de la imagen no son únicos en el caso de información insuficiente alrededor de la imagen dañada es un problema patológico, por lo que la técnica de pintura de imágenes también debe basarse en la teoría de la visión por computadora. Este problema se resuelve mediante un algoritmo de reparación de diseño limitado con ciertas suposiciones.

De acuerdo con el sistema estructural bayesiano, la imagen ideal perfecta obtenida a partir de datos incompletos y deformados se basa en la "mejor hipótesis" o "mejor conjetura" realizada por la imagen de restauración del ojo humano simulado. Esta "mejor hipótesis" se basa en los siguientes dos factores importantes:

1. Modelo de datos de imagen: cómo podemos obtener más información de los datos de imagen existentes en la imagen original.

2. Premodelo de imagen: qué tipo de modelo de imagen debe ser la imagen original intacta. Por ejemplo, si estamos restaurando una imagen de un plátano o una manzana en un frutero, tendremos la idea preconcebida de que debe tener una forma suave, llena de amarillo y rojo.

Por lo tanto, la "suposición óptima" es maximizar la probabilidad de este último en el modelo de probabilidad bayesiano, completar la parte faltante o dañada de la imagen de acuerdo con ciertas reglas del algoritmo, de modo que la imagen reparada se acerque o alcance el efecto visual de la imagen original

Para la técnica de restauración de la imagen en pintura de la estructura de la textura, como la veta de la madera, el patrón de roca, etc., la idea central es simular y generar una textura local para el relleno. Debido a que la textura es un reflejo de la distribución o las características de los componentes del material, su información de forma local puede expresar el carácter común de la misma textura. Para un mapa de texturas, dos piezas pequeñas cualesquiera de textura son similares, por lo que el método de síntesis de texturas se puede utilizar para reparar la imagen mediante: (1) Estadísticas de histograma de la información de color de cada píxel dentro de un rango establecido; (2) Cree una tabla de peso para calcular el grado de determinación de la información de color de píxel relacionada; (3) Evaluar y seleccionar los píxeles más coincidentes para la restauración de imágenes; (4) Ciclo hasta que se llene la imagen dañada. En varios algoritmos para la síntesis de texturas, deberíamos ampliar el alcance de la investigación de la textura general a la textura direccional, y extenderlo aún más a la síntesis de texturas superficiales, la síntesis de texturas de video, etc.

Para la técnica Inpainting de imágenes sin textura, actualmente los investigadores utilizan principalmente el algoritmo de reparación basado en el modelo de ecuación diferencial parcial (PDE) de alto orden. La idea principal es utilizar la información del borde del área a reparar para determinar la información de difusión y la dirección de difusión, desde la anisotropía del límite regional hasta la difusión del límite. El algoritmo puede llenar varias regiones con diferentes estructuras y fondos al mismo tiempo, y no hay restricciones en la relación topológica de la región parcheada. Además, Manou et al. propuso una técnica de pintura de imagen rápida basada en las ideas anteriores. Al determinar la dirección de la línea de isointensidad en el límite del área a reparar y conectar las líneas de isointensidad correspondientes con líneas rectas, el límite llena el área a reparar al difundir la información de vecindad del área a reparar dentro del rango de la línea de isointensidad . Este método tiene un buen efecto en la reparación de imágenes de estructura simple y el tiempo de reparación se acorta considerablemente.

La tecnología de reparación Image Inpainting tiene una amplia gama de aplicaciones, la primera es para la reparación de grietas de imágenes estáticas y la eliminación de obstáculos. En la industria de la impresión, los diferentes tipos de imágenes digitales que deben procesarse antes de la impresión, como fotografías antiguas dañadas, negativos de transmisión rayados o la eliminación de obstáculos de la imagen que no están relacionados con el contenido de la imagen, pueden repararse fácilmente mediante Tecnología de pintura. Los usuarios solo necesitan seleccionar el alcance de la reparación, la computadora completará automáticamente el rasguño, el relleno del área en blanco o eliminará los obstáculos después de llenar el patrón de fondo, puede reducir en gran medida el tiempo y la carga de trabajo manual del procesamiento de imágenes de preimpresión, pero también de acuerdo con los resultados de la reparación para un mayor procesamiento de la imagen.

El segundo es la reparación de imágenes en movimiento. La tecnología de restauración de pintura se puede aplicar a la industria del cine y la televisión. Por ejemplo, para la copia de películas y televisión, si uno de los fotogramas continuos tiene rayones, manchas y otras condiciones que deben repararse, convertimos los fotogramas continuos de la película en una secuencia de imágenes digitales y luego extraemos información útil de los fotogramas adyacentes. para copiar y reparar según la comparación de la información de los marcos antes y después. Además, los subtítulos en diferentes idiomas de la película también se pueden eliminar mediante la tecnología de restauración Inpainting.

En tercer lugar, en algunos campos de la fotografía, el fenómeno de los ojos rojos en las fotos digitales se puede eliminar con la tecnología Inpainting, o las partes superpuestas en las fotos adyacentes se pueden reparar con la tecnología Inpainting cuando las fotos digitales tomadas varias veces se unen en imágenes panorámicas.

La técnica de repintar ha atraído la atención de muchos académicos en China y se ha convertido en un campo de investigación activo en el extranjero. Con todo, las ventajas técnicas de Inpainting seguramente se verán implicadas en más aplicaciones de la imagen, como la biomedicina, la teledetección, y promoverán el desarrollo de esta tecnología en diferentes campos.