- 2019年7月10日-12日,上海攬境展覽主辦的2019年藍(lán)鯨國(guó)際標(biāo)簽展、包裝展...[詳情]
2019年藍(lán)鯨標(biāo)簽展_藍(lán)鯨軟包裝展_藍(lán)鯨
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2010-09-15 11:59 來(lái)源:??? 責(zé)編:??
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【CPP114】訊:圖像是人類從外界獲得信息的主要來(lái)源。自從有了圖像,也就有了對(duì)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(kāi)始對(duì)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(cè)圖像上的受損部分,并根據(jù)受損圖像周?chē)挠行畔⒂脠D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(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行專業(yè)的特效處理和對(duì)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(wú)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(jué)經(jīng)驗(yàn),參考被遮蔽物體的形狀以及周?chē)鷪D像信息,做出一個(gè)猜測(cè)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(jué)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(jué)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(jué)上的連通判斷,從數(shù)學(xué)的角度看,這種由于被損圖像周?chē)畔⒉怀浞智闆r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(wèn)題,因此圖像inpainting技術(shù)還需根據(jù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論,通過(guò)一定假設(shè)條件的限定設(shè)計(jì)修復(fù)算法,來(lái)解決這個(gè)問(wèn)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(cè)”,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?cè)鯓釉谠紙D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?cè)谛迯?fù)一張?jiān)诠P(pán)中放有香蕉、蘋(píng)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(cè)”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(jué)效果。
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