【CPP114】訊：圖像是人類從外界獲得信息的主要來源。自從有了圖像，也就有了對破損圖像進(jìn)行修復(fù)的技術(shù)。inpainting圖像修復(fù)技術(shù)是一項(xiàng)古老的藝術(shù)。在歐洲文藝復(fù)興時(shí)期，為了恢復(fù)美術(shù)作品中丟失或被損壞的部分，同時(shí)保持作品的整體效果，人們開始對美術(shù)作品進(jìn)行修復(fù)，其主要是填補(bǔ)作品上所出現(xiàn)的裂痕或溝，這樣的工作叫做inpainting。

    
　　現(xiàn)今，圖像inpainting修復(fù)技術(shù)已成為圖像工程領(lǐng)域的一個(gè)新的活躍研究方向，其目的就是研究和解決如何更好地實(shí)現(xiàn)檢測圖像上的受損部分，并根據(jù)受損圖像周圍的有效信息用圖像修補(bǔ)算法自動(dòng)進(jìn)行恢復(fù)。雖然一些強(qiáng)大的數(shù)字圖像處理軟件，例如photoshop等，也可以對數(shù)字圖像進(jìn)行專業(yè)的特效處理和對受損圖像進(jìn)行修復(fù)處理，但卻需要有經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)人員進(jìn)行復(fù)雜的手工處理，無法達(dá)到“計(jì)算機(jī)智能”自動(dòng)處理的目的。

    
　　我們首先看一個(gè)圖像修復(fù)的例子，圖1(b)是一個(gè)類似“@”的字母符號(hào)，其中的一部分被障礙物遮擋。根據(jù)人的視覺經(jīng)驗(yàn)，參考被遮蔽物體的形狀以及周圍圖像信息，做出一個(gè)猜測判斷，認(rèn)為在去除障礙物后，可能會(huì)出現(xiàn)如圖1(a)所示的字符，也可能會(huì)出現(xiàn)如圖1(c)所示的字符，并且圖1(a)和圖1(c)的修復(fù)結(jié)果可能都是正確的。計(jì)算機(jī)圖像inpainting技術(shù)正是從人的視覺心理學(xué)角度模擬這種效果，根據(jù)被遮物體的邊緣信息，按照一定的方向進(jìn)行延伸擴(kuò)散、邊界連接，填充遮蔽部分，達(dá)到視覺上的連通。當(dāng)然，由圖中我們也看出圖像的被損信息大小(障礙物大小)也直接影響人們視覺上的連通判斷，從數(shù)學(xué)的角度看，這種由于被損圖像周圍信息不充分情況下導(dǎo)致的圖像修復(fù)結(jié)果不唯一的現(xiàn)象屬于病態(tài)問題，因此圖像inpainting技術(shù)還需根據(jù)計(jì)算機(jī)視覺理論，通過一定假設(shè)條件的限定設(shè)計(jì)修復(fù)算法，來解決這個(gè)問題。

    
　　根據(jù)貝葉斯(bayesian)結(jié)構(gòu)體系，我們由不完全和變形的數(shù)據(jù)中得出完全理想的圖像是基于模擬人眼恢復(fù)圖像所做出的“最佳假設(shè)”或者叫“最優(yōu)猜測”，這個(gè)“最佳假設(shè)”是基于以下兩個(gè)重要因素：

    
　　1．圖像數(shù)據(jù)模型：我們怎樣在原始圖像中獲取更多已有的圖像數(shù)據(jù)信息。

    
　　2．圖像預(yù)先模型：完好的原始圖像應(yīng)該是哪種圖像模型。例如我們在修復(fù)一張?jiān)诠�盤中放有香蕉、蘋果的圖片，我們就會(huì)有一個(gè)預(yù)先的印象，應(yīng)該是有光滑的形狀，充滿黃色和紅色。

    
　　所以，“最優(yōu)猜測”就是在貝葉斯概率模型中最大化后者的概率，按照一定的算法規(guī)則填補(bǔ)圖像中遺失或者損壞的部分，使修復(fù)后的圖像接近或達(dá)到原圖的視覺效果。