论文阅读——Image Inpainting

目录

Image Inpainting

Introduction

BSCB修复算法

修复过程

 扩散过程

 Implementation details

修复过程

扩散过程

 Results

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Image Inpainting

Introduction

原文连接： Image inpainting (SIGGRAPH 2000). Bertalmio, M., Sapiro, G., Caselles, V., & Ballester, C. [Paper]

图像修复：修复破损的照片，填补图像空白，删除图片上的文字水印等。

研究动机：用机器代替人工修复图像。

基本思想：利用像素之间的相似性，基于偏微方程（PDE），用已知的像素信息沿着等照度线传播到待修复区域，自动修复区域。

等照度线：灰度值相等或者近似相等的点组成的一条线。

优点：自动修复；对修复区域的拓扑结构没有要求，适应性好。

缺点：对大面积缺失的受损图片的修复效果欠佳。

BSCB修复算法

修复过程

Ω0代表原始图像，Ω代表待修复的区域，∂Ω是修复区域的边界。

 

 文中采用等照度线方向为修复方向，等照度线方向就是梯度∇In(i,j)的垂直方向，因为∇In(i,j)方向是灰度值变化最大的方向。

因为目标是修复后的图像比较平滑，文中采用拉普拉斯算子锐化图像：

 扩散过程

在修复的过程中穿插着扩散，主要目的是平滑图像，减少噪声。文中采用的是各向异性扩散(anisotropic diffusion)，对待修补区域进行膨胀。

各向异性扩散（也叫做P–M扩散）：将图像看作热量场。每个像素看作热流，根据当前像素和周围像素的关系，来确定是否要向周围扩散。比如某个邻域像素和当前像素差别较大，则代表这个邻域像素可能是个边界，那么当前像素就不向这个方向扩散了，这个边界也就得到保留了。主要是用来平滑图像的，在平滑图像时是保留图像边缘的，广泛用于保持图像细节特征的同时减少噪声。

 Implementation details

修复过程

 首先计算平滑度(7)，计算信息传播方向(8)；

 最后，计算|∇In(i,j)|。（中心差分会使方案不稳定，故使用斜率限制，文中采用最小坡度限制法）。

其中，b和f分别代表前向差分和后向差分，m和M代表差分之后的值与0相比取最小值和最大值。

扩散过程

扩散过程和修补过程相似。

 Results

结果展示。

 缺点：大纹理区域再现时，纹