图像修复（图像修复常见方式）

本篇文章给大家谈谈图像修复，以及图像修复常见方式对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、模糊照片修复app
• 2、模糊图片怎么修复清晰
• 3、照片模糊了怎么修复
• 4、OpenCV-Python教程:57.图像修复
• 5、图像修复-简要笔记
• 6、图像修复的原理是什么

模糊照片修复app

这几款照片修复软件免费版app，可以帮你恢复模糊手机照片：

1、Styler这款软件对照片模糊部分的细节处理做得很樱做好，不仅能识别照片中模糊区空祥域并对其进脊亏衡行细节填充，还能对图片进行降噪处理，提升照片整体画质，修复照片清晰度。

2、智能修复老照片小程序如果你不喜欢下载软件，就可以用这个方法，就是直接在微信上搜索这个小程序，上传照片就可以修复照片，操作很简单，而且还不收费，修复效果也很清晰自然。

3、StickermuleUpscale这是一个免费在线无损放大照片的修复平台，需要注册才能使用，能够无损放大图片并对其进行降噪处理，增强图片画质，修复图片清晰度，虽然只支持放大2倍，但还是很适合应急的小伙伴使用。

模糊图片怎么修复清晰

模糊图片修复清晰的流程如下：

工具/原料：台式机联想AC128、Windows10、PhotoshopCS2018。

1、如图所示，打开对应的图片后，将当前图层进行复制操作。

2、用户打开色价面板，利用吸管获取背景颜色，并进行参数的调整。

3、随后，点击滤镜菜单中的高反差保留选项，按图示设置数据。

4、最后，将图层混合模式设置为线型光选项，即可完成图片变清晰化操作。

模糊图片修仿伍银复清晰的原理

针对这些问题，模糊图片修复清晰的原理主要是通过图像处理算法来恢复图像的清晰度。这些算法包括图像去噪、图像增强、图像复原等。其中，图像去噪是最基本的处理方法。通过去除图像中的噪声，可以使图像更加清晰。

常用的去噪算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。图像增强则是通过增强图像的对比度、亮度等来使图像更加清晰。常用的图像增强算法包括直方图均衡化、拉普备宴拉斯变换等。

图像复原是一种更加高级的处理方法，它可以通过数学模型来预测图橘粗像的原始状态，从而恢复图像的清晰度。常用的图像复原算法包括维纳滤波、逆滤波等。

照片模糊了怎么修复

可以使用ps软态扮件。

打开ps软件，将模糊的图片拖到帆配灶软件里。在图层处将图片图层复制一层。

点击上方滤镜工具，选择其他，再选择高反差保留。在弹窗中调整半径像卖禅素为适合的大小，点击确定选项。点击图层处的正常按钮，选择叠加即可。

PS软件通常指的是AdobePhotoshop图像处理软件，简称“PS”，主要用于处理以像素所构成的数字图像，可以进行图片编辑工作。

PS有很多功能，在图像、图形、文字、视频、出版等各方面都有涉及。

OpenCV-Python教程:57.图像修复

基础

你们可能家里都会有一些老照片已经有黑高侍点啊，划痕啊等。你有想过修复它们么？我们不能简单的在绘图工具里把他们擦除了就完了。因为这样只是把黑色的东西变成白色的而已，实际上没用。在这种情况下，会用到一种技术叫图像修复。基本的思想很简单：用周围的像素替换坏掉的像素，这样看上去就和周围一样了。比如下面这张：

很多算法被设计来干这个，OpenCV提供了两个，可以用同一个函数来访问: cv2.inpaint()

第一个算法是基于论文" An Image Inpainting Technique Based on the Fast Marching Method"。 是基于快速匹配方法的。假设图像里的一个区域要修复。算法从这个区域的边界开始，逐弯漏渐地进入区域，把边界内的所有东西填充上。它取要修复的部分周围的一个像素周围的一小片邻居。这个像素被周围已知的像素的标准加权和替换掉。选择权重是很重要的。要修复的点周围像素的权重较高。和正常边界近的，还有在边界轮廓上的像素的权重较高。当像素被修复以后，它会通过快速匹配方法(FMM)移动到最近的像素。FMM保证那些已知像素周围的像素首先被修复，所以这个就像人工启发式的操作一样。这个算法使用标志cv2.INPAINT_TELEA开启。

第二个算法基于论文" Navier-Stokes, Fluid Dynamics, and Image and Video Inpainting ".这个算法基于流体动力学和偏微分方程。基本原则是启发式。它首从已知区域先沿着边缘到未知区域访问（由于边缘应该是连续的）。在匹配边要修复区域边界的梯度向量时持续画等值线（把相同亮度的点用线连起来，类似于轮廓线）。这时候用到流体动力学。之后会填充颜色以减小最小方差。这个算法用标志cv2.INPAINT_NS启用。

编码

我们需要创建和输入图像相同大小的掩图，需要修复的区域对应的像素要非0.剩下的就简单了。我的图像被一些黑色划痕给破坏了(实际上是我自己加的)。我用绘图工具对应的标记出来。埋念烂

看下面的结果。第一个图片是输入图像，第二个是掩图，第三个是用第一种算法的结果，最后一张是第二种算法的结果。

END

[img]

图像修复-简要笔记

1.简介

2.方法

3.其他

参考文献

        图像修复是一种使用相邻区域中可用的空间信息，以不可检测的方式，填充缺失或损坏区域的技术，是图像处理的研究课题。图像修复是图像处理的重要研究子类。图像修复是一种古老的恢复图像的方法，这些图像因划痕而损坏并且陈旧。它在计算机图形学中起着重要作用，保留了历史遗产并消除了不需要的物体。已经提出了几种用于图像修复的算法，如基于PDE（偏微分方程）的修复，基于样例的修复，双边滤波修复，快速数字修复。可以通过在等照线方向上传播已知信息来重建丢失的信息。等照度线是强度相等的线。图像修复可以通过与加权平均内核进行卷积来实现。

        有时需要从图像中删除不需要的物体和划痕。不需要的对象可以是徽标，文本等。删除可以手动完成，但这是一项繁琐的任务。不需要的物体和划痕不能直接擦除，因为擦除会在该区域留下白色补丁。通过使用相邻的空间信息，填充不需要的和白色的补丁。该方法称为图像修指山察复。

        使用图像修复可以删除在背景下的洞，就好像被删除的对象永远不存在一样。 因此，图像修复旨在填充孔洞以创建令人满意的信息延续，使得中立观察者不容易识别出有编辑过的痕迹。修复不能重建原始图像，但是可以通过与原始图像非常相似的部分填充丢失或不需要的唯逗对象。Marcelo Bertalmio是第一个提出图像修复概念的人。

        图像修复算法有广泛的应用，包括： 

        a)物体移除：用户指定的物体可以通过视觉上合理的方式使用修复技术来移除。 

        b)划痕消除：通过在包含划痕的部分应用图像修复算法，可以恢复因划痕而损坏的旧图像。

        c)传输过程中损坏图像的校正：图像在无线传输中经常被破坏。通过将丢失的部分视为修复域，可以恢复原始图像。

        d) 产生视觉上令人惊叹的效果：在图像中，可以通过使用修复技术产生所需的惊人效果。

        e)文本删除：修复算法可用于消除图像上不需要的文本。 

        f)其他应用，如红眼校正，旧损坏影片的恢复，压缩等等。

        修复方法唯茄可分类为基于扩散的修复、基于样本的修复、基于卷积的修复[1,2]。

        基于扩散的修复方法在像素级上，将已知图像的信息扩散到未知区域。它利用变分方法概念和PDE（偏微分方程）。此方法不能够为纹理图像提供令人满意的结果，同时还会产生模糊。如果要修复的区域很小，则可以使用这种方法。

        在基于样本的修复方法中，通过来自周围已知区域的信息在补丁级别的对缺失区域进行填充。该方法在恢复纹理和重复结构方面提供了令人印象深刻的结果。然而，它们在没有任何示例的情况下重建几何体的能力是有限的并且未被充分理解。这种方法克服了扩散算法的缺点。所提出的图像修复算法遵循以下步骤：1)计算每个补丁的优先级；2)选择最优补丁；3)顺序式地进行填充。填充孔洞的方法是从全局图像中确定的。

        基于卷积的修复算法[3]通过将受损像素的邻域与适当的内核卷积来绘制图像。它们非常快，但它们在高对比度损坏边缘处没有很好的效果。该方法中，使用要修复的图像的梯度来计算掩模系数。该算法快速，可迭代，易于实现，并提供非常充分的结果。

        Oliveira等人提出了一种使用卷积运算的快速图像修复算法。在他们的算法中，要修复的区域与预定义的扩散掩模重复地进行卷积。该模型与各向同性扩散非常相似。在该方法中，扩散掩模的中心权重被认为是零，因为其原始图像中的相关像素是未知的。它能够在对称背景图像中移除大的物体，并且不是模糊，但是当在自然图像中移除大的对象时会失败或者产生差的结果。

        图像修复是一种在图像中填充缺失数据的技术，是图像处理的研究课题。它以一种不可检测的方式填充损坏和丢失的数据。图像修复的目的是以一种视觉上看似合理的方式重建缺失的区域，使之在人眼看来是合理的。在这里，讨论了4篇论文的修复方法，即1) 基于全局与局部一致的修复 ；2) 基于门控卷积的修复 ；3) 基于对抗边缘学习的修复 ；4) 基于前景感知的修复 。

[1]     Amasidha K S, Awati A S,Deshpande S P, et al. Digital Image Inpainting: A Review[J]. InternationalResearch Journal of Engineering and Technology (IRJET), 2016, 3(1).

[2]     Chavda P, Gagnani L, Chavda P,et al. Survey on Image Inpainting Techniques: Texture Synthesis, Convolutionand Exemplar Based Algorithms[J]. International Journal for Innovative Researchin Science and Technology, 2015, 1(7): 100-106.

[3]     Noori H, Saryazdi S,Nezamabadi-Pour H. A convolution based image inpainting[C]//1st Internationalconference on Communications Engineering. 2010: 130-134.

图像修复的原理是什么

图像修复是指对受到损坏的图像进行修复重建或者去除图像中的多余物体。图像修复者需要采取最恰当的方法恢复图像的原始状态，同时保证图像达到最理想的艺术效果。

常用的方法: 偏微分方程的方法：Bertalmio采用偏微分方程（PDE）的方法进行图像修复，取得了较好的效果。用户需指定需要修复的区域，算法将待修补的区域边界的等值线外部的信息沿轮廓法向扩散到中间待修补的象素上。该算法利用局部颜色的光滑度沿着等值线扩散，考虑了各向异性的扩散，以保证边缘处的边界连续，但该方法计算不稳定。 整体变分方法和基于曲率的扩散模型：整体变分方法(TV，TotalVariational)采用了欧拉－拉格朗日方程和各向异性的扩散，基于曲率的扩散模型(CDD，Curvature-DrivenDiffusion)方法是整体变分方的一种扩展，在扩散过程中考虑了轮廓的几何信息（曲率），可以处理较大的区域，但边界处往往很模糊。 高斯卷积核对图像进行滤波的方法：利用了高斯卷积核对图像进行滤波，能快速地修复破损区域，但该算法仅考虑了破损区域边渗升缘一周的图像颜色值，使得其仅适用于破损区域为2-3个象素宽度的情形。 纹理合成的方法：纹理合成的方法，能消信较好地去除图像中的大块污斑，但由于算丛桥老法运行时间不是与掩模区域成正比，而是与图像大小成正比，因此修复时间相对较长。

关于图像修复和图像修复常见方式的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。