有趣的图像处理算法

之前见了一些文章讨论了一些有趣的图像处理算法

下面总结列出：

在研究的过程中，有时候会碰到很多有意思的图像处理算法，算法极具新意，并且能够产生非常有意思的结果。

算法简介

1、图像镶嵌

图像镶嵌也叫图像混合（Image Blending）、图像剪接（Image Editing），是通过特定的图像处理方法将本来毫无关系的两幅图无缝剪辑到一起，并能够很好地融合两者之间的剪接处，产生以假乱真的效果，不信我们就来看看。

上图左边的手和嘴巴在两幅不同的图中，只要给定一个模板，就可以把一幅图中模板指定的部分无缝拼接到另外一幅图中去，从右边的结果来看是不是看上去毫无违和感？比某些人的PS技术强多了。

类似剪接效果的还有下面这种技术，该算法同样也是划定一个区域，能够将两幅图中的指定区域图像都拿出来，拼接到第三幅图上去，结果简直天衣无缝。这两个算法的技术细节可看参考文献[1][2]。同样也可以参考这位小哥的代码。

2、黑白图像着色

家里有黑白的老照片，想把它变成彩色照片，看看老一辈人真实的模样，那你可以试试下面这个图像着色（Colorization）算法。你只要拿彩笔在图像上画几笔，剩下的事情就交给算法啦。这个算法除了给黑白图片着色，还能够给视频着色呢！不信就去文献[3]看看。

3、图像超分辨

还记得小时候的红白机画面么，分辨率很低，如果放大的话，渣渣的马赛克就来了，想不起来了？想想《愤怒的小鸟》那个游戏里面马赛克小鸟，实在让人心塞，如果用了这个算法效果绝对就不一样了。该超分辨算法能够将分辨率非常低的图像提取与分辨率无关的向量，最后的高分辨率图像真是碉堡了，完虐普通的最近邻插值法放大的图像。还有人提供了Python源代码呢。

4、图像去模糊

拍照片的时候手抖，拍出来的照片模糊了怎么办？可以背个三脚架，或者花钱升级相机，变成防抖的。或者你也可以使用以下的图像处理方法，拍完之后处理，就可以得到清晰的图像了。说不定哪一天珍贵的一瞬间拍模糊了，还能用来救救急。

5、图像编辑

要是拍照的时候把不需要的物体拍进来了，破坏了照片美好的意境怎么办？此时，你可能需要这种图像处理技术[6][7]：将图像中意外出现的东西去掉！看下图，前提是要指定需要去掉的区域（中间一幅Mask图像）。

如果拍上去的建筑物看上去破破烂烂的，想填补一下这个破洞，或者想干脆在图像中再复制同一个物体，可以试试下面这个方法[7][8]。顺便说一句，这两个方法都应用到了PhotoShop上了。

参考文献

[1] Peter J. Burt and Edward H. Adelson. 1983. A multiresolution spline with application to image mosaics. ACM Trans. Graph. 2, 4 (October 1983)

[2] Patrick Pérez, Michel Gangnet, and Andrew Blake. 2003. Poisson image editing. ACM Trans. Graph. 22, 3 (July 2003)

[3] Anat Levin, Dani Lischinski, and Yair Weiss. 2004. Colorization using optimization. ACM Trans. Graph. 23, 3 (August 2004)

[4] Johannes Kopf and Dani Lischinski. 2011. Depixelizing Pixel ArtACM Transactions on Graphics (Proceedings of SIGGRAPH 2011).

[5] Xu, Li, and Jiaya Jia. 2010. Two-phase kernel estimation for robust motion deblurring.ECCV. Springer Berlin Heidelberg, 2010. 157-170.

[6] Image Completion

[7] Y. Wexler, E. Shechtman and M. Irani "Space-Time Video Completion" Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Washington, June 2004.

[8] Connelly Barnes, Eli Shechtman, Adam Finkelstein, and Dan B Goldman. 2009.PatchMatch: a randomized correspondence algorithm for structural image editing. ACM Trans. Graph. 28, 3, Article 24 (July 2009)

[9] Connelly Barnes, Eli Shechtman, Dan B Goldman, The Generalized PatchMatch Correspondence Algorithm, ECCV, 2010

还有一篇：

一、像素图生成向量图的算法

数字时代早期的图片，分辨率很低。尤其是一些电子游戏的图片，放大后就是一个个像素方块。
Depixelizing（http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kopf/pixelart/）算法可以让低分辨率的像素图转化为高质量的向量图。

二、黑白图片的着色算法

让老照片自动变成彩色的算法（http://www.cs.huji.ac.il/~yweiss/Colorization/）。

三、消除阴影的算法

不留痕迹地去掉照片上某件东西的阴影的算法（http://www.cs.huji.ac.il/~danix/ShadowRemoval/index.html）。

四、HDR照片的算法

所谓"HDR照片"，就是让明亮处变得更亮、让阴暗处变得更暗，从而让照片产生强烈的对比效果。

实现HDR的软件有很多，这里推荐G'MIC（http://gmic.eu/）。它是GIMP图像编辑软件的一个插件，代码全部开源。

五、消除杂物的算法

所谓"消除杂物"，就是在照片上划出一块区域，然后用背景自动填补。Resynthesizer可以做到这一点，它也是GIMP的一个插件。

六、自动合成照片的算法

根据一张草图，选择原始照片，然后把它们合成在一起，生成新照片（http://www.scriptol.com/design/sketchtophoto.php）。

七、美容算法

自动对容貌进行"美化"的算法（http://www.scriptol.com/programming/algorithm-pretty-face.php）