Восстановление определенных областей изображения с помощью заливки изображения на основе примеров
J = inpaintExemplar(I,mask,Name,Value)
Чтение изображения в рабочую область.
I = imread('liftingbody.png');Отображение изображения.
figure imshow(I,[])
Используйте drawellipse для выбора интересующей эллиптической области (ROI) для ввода. Используйте 'Center' и "SemiAxes' пары «имя-значение» для указания местоположения ROI.
h = drawellipse('Center',[410 155],'SemiAxes',[95 20]);
Используйте createMask для создания маски из выбранных значений ROI.
mask = createMask(h);
Отображение вводимого изображения и соответствующего ему маскирующего изображения.
montage({I,mask});
title(['Image to Be Inpainted',' | ','Mask for Inpainting'])
Удаление объектов в ROI с помощью заливки.
J = inpaintExemplar(I,mask);
Отображение исходного изображения и введенного изображения.
montage({I,J});
title(['Image to Be Inpainted',' | ','Inpainted Image']);
Чтение изображения в рабочую область.
I = imread('forestdistorted.png');Отображение изображения. Изображение содержит искаженные области, подлежащие восстановлению с помощью заливки.
figure imshow(I,[])
Считывание двоичного изображения маски, содержащего искаженные области изображения, в рабочую область.
mask = imread('imagemask.png');Отображение вводимого изображения и соответствующего ему маскирующего изображения.
montage({I,mask});
title(['Image to Be Inpainted',' | ','Mask for Inpainting'])
Чтобы восстановить искаженную область изображения, откройте исходное изображение. Укажите порядок заливки и размер фрагмента для заливки как tensor и 7соответственно.
J = inpaintExemplar(I,mask,'FillOrder','tensor','PatchSize',7);
Отображение исходного изображения и введенного изображения.
montage({I,J});
title(['Image to Be Inpainted',' | ','Inpainted Image'])
Алгоритм ввода изображения на основе примеров представляет собой подход на основе патчей, который восстанавливает целевые области во входном изображении с помощью этих шагов.
Определение целевых областей по входному изображению.
Создайте двоичную маску того же размера, что и входное изображение. Ненулевые пикселы в изображении маски должны соответствовать целевым областям, которые должны быть введены.
Определите исходную область. Все области, исключая целевые области, во входном изображении содержат исходную область. То есть исходная область = входное изображение − целевые области.
Для каждого фрагмента размера p-by-s, центрированного на граничном пикселе в целевой области, вычислите приоритет фрагмента с помощью метода градиента или тензора.
Найдите исправление с максимальным приоритетом. Этот патч представляет собой целевой патч, который должен быть введен.
С учетом целевого исправления выполните поиск наиболее подходящего исправления в исходной области, используя сумму квадратной разности (SSD).
Скопируйте данные изображения из наиболее подходящего патча в целевой патч.
Обновите входное изображение, маску и значение приоритета исправления.
Повторяйте шаги 4-8 до тех пор, пока не будут введены целевые области.
[1] Криминализи, А., П. Перес и К. Тояма. «Заполнение области и удаление объекта путем ввода изображения на основе примеров». Транзакции IEEE при обработке изображений. т. 13, № 9, 2004, стр. 1200-1212.
[2] Le Meur, O., М. Эбделли и C. Кайра. «Иерархический ввод на основе суперразрешения». Транзакции IEEE при обработке изображений. т. 22, № 10, 2013, стр. 3779-3790.