图像修复_转载

在OpenCV的“photo.hpp”中定义了一个inpaint函数，可以用来实现图像的修复和复原功能，inpaint函数的原型如下：

void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask,
     OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags );

第一个参数src，输入的单通道或三通道图像；
第二个参数inpaintMask，图像的掩码，单通道图像，大小跟原图像一致，inpaintMask图像上除了需要修复的部分之外其他部分的像素值全部为0；
第三个参数dst，输出的经过修复的图像；
第四个参数inpaintRadius，修复算法取的邻域半径，用于计算当前像素点的差值；
第五个参数flags，修复算法，有两种：INPAINT_NS 和I NPAINT_TELEA；

函数实现关键是图像掩码的确定，可以通过阈值筛选或者手工选定，按照这个思路，用三种方法生成掩码，对比图像修复的效果

方法一、全区域阈值处理+Mask膨胀处理

#include 
#include 
#include 
 
using namespace cv;
 
//全区域阈值处理+Mask膨胀处理
int main()
{
	Mat imageSource = imread("Test.jpg");
	if (!imageSource.data)
	{
		return -1;
	}
	imshow("原图", imageSource);
	Mat imageGray;
	//转换为灰度图
	cvtColor(imageSource, imageGray, CV_RGB2GRAY, 0);
	Mat imageMask = Mat(imageSource.size(), CV_8UC1, Scalar::all(0));
 
	//通过阈值处理生成Mask
	threshold(imageGray, imageMask, 240, 255, CV_THRESH_BINARY);
	Mat Kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
	//对Mask膨胀处理，增加Mask面积
	dilate(imageMask, imageMask, Kernel);
 
	//图像修复
	inpaint(imageSource, imageMask, imageSource, 5, INPAINT_TELEA);
	imshow("Mask", imageMask);
	imshow("修复后", imageSource);
	waitKey();
}

由于是图像全区域做阈值处理获得的掩码，图像上部分区域也被当做掩码对待，导致部分图像受损

方法二、鼠标框选区域+阈值处理+Mask膨胀处理‘

#include 
#include 
#include 
#include 
 
using namespace cv;
 
Point ptL, ptR; //鼠标画出矩形框的起点和终点
Mat imageSource, imageSourceCopy;
Mat ROI; //原图需要修复区域的ROI
 
//鼠标回调函数
void OnMouse(int event, int x, int y, int flag, void *ustg);
 
//鼠标圈定区域阈值处理+Mask膨胀处理
int main()
{
	imageSource = imread("Test.jpg");
	if (!imageSource.data)
	{
		return -1;
	}
	imshow("原图", imageSource);
	setMouseCallback("原图", OnMouse);
	waitKey();
}
void OnMouse(int event, int x, int y, int flag, void *ustg)
{
	if (event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN)
	{
		ptL = Point(x, y);
		ptR = Point(x, y);
	}
	if (flag == CV_EVENT_FLAG_LBUTTON)
	{
		ptR = Point(x, y);
		imageSourceCopy = imageSource.clone();
		rectangle(imageSourceCopy, ptL, ptR, Scalar(255, 0, 0));
		imshow("原图", imageSourceCopy);
	}
	if (event == CV_EVENT_LBUTTONUP)
	{
		if (ptL != ptR)
		{
			ROI = imageSource(Rect(ptL, ptR));
			imshow("ROI", ROI);
			waitKey();
		}
	}
	//单击鼠标右键开始图像修复
	if (event == CV_EVENT_RBUTTONDOWN)
	{
		imageSourceCopy = ROI.clone();
		Mat imageGray;
		cvtColor(ROI, imageGray, CV_RGB2GRAY); //转换为灰度图
		Mat imageMask = Mat(ROI.size(), CV_8UC1, Scalar::all(0));
 
		//通过阈值处理生成Mask
		threshold(imageGray, imageMask, 235, 255, CV_THRESH_BINARY);
		Mat Kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
		dilate(imageMask, imageMask, Kernel);  //对Mask膨胀处理
		inpaint(ROI, imageMask, ROI, 9, INPAINT_TELEA);  //图像修复
		imshow("Mask", imageMask);
		imshow("修复后", imageSource);
	}
}

方法三、鼠标划定整个区域作为修复对象**

#include 
#include 
#include 
#include 
 
using namespace cv;
 
Point ptL, ptR; //鼠标画出矩形框的起点和终点
Mat imageSource, imageSourceCopy;
Mat ROI; //原图需要修复区域的ROI
 
//鼠标回调函数
void OnMouse(int event, int x, int y, int flag, void *ustg);
 
//鼠标圈定区域
int main()
{
	imageSource = imread("Test.jpg");
	if (!imageSource.data)
	{
		return -1;
	}
	imshow("原图", imageSource);
	setMouseCallback("原图", OnMouse);
	waitKey();
}
void OnMouse(int event, int x, int y, int flag, void *ustg)
{
	if (event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN)
	{
		ptL = Point(x, y);
		ptR = Point(x, y);
	}
	if (flag == CV_EVENT_FLAG_LBUTTON)
	{
		ptR = Point(x, y);
		imageSourceCopy = imageSource.clone();
		rectangle(imageSourceCopy, ptL, ptR, Scalar(255, 0, 0));
		imshow("原图", imageSourceCopy);
	}
	if (event == CV_EVENT_LBUTTONUP)
	{
		if (ptL != ptR)
		{
			ROI = imageSource(Rect(ptL, ptR));
			imshow("ROI", ROI);
			waitKey();
		}
	}
	//单击鼠标右键开始图像修复
	if (event == CV_EVENT_RBUTTONDOWN)
	{
		imageSourceCopy = Mat(imageSource.size(), CV_8UC1, Scalar::all(0));
		Mat imageMask = imageSourceCopy(Rect(ptL, ptR));
		//生成一个跟ROI大小一样的值全为1的区域
		Mat imageMaskCopy = Mat(imageMask.size(), CV_8UC1, Scalar::all(1));
		imageMaskCopy.copyTo(imageMask);
		inpaint(imageSource, imageSourceCopy, imageSource, 9, INPAINT_TELEA);  //图像修复
		imshow("Mask", imageSourceCopy);
		imshow("修复后", imageSource);
	}
}