Tehnica automată de reparare a imaginii a cutiei de sertare cu căptușeală trapezoidală și aplicarea acesteia

Mar 31, 2023

Lăsaţi un mesaj

Imaginile sunt principala sursă de informații pe care oamenii o primesc din lumea exterioară. De când au existat imagini, a existat și tehnologia pentru a repara imaginile sparte. Tehnica de restaurare a imaginii în pictură este o artă străveche. În Renașterea europeană, pentru a restaura părțile pierdute sau deteriorate ale operelor de artă, menținând în același timp efectul general al lucrărilor, oamenii au început să repare operele de artă, care era în principal pentru a umple crăpăturile sau tăieturile de pe lucrări, o astfel de lucrare se numește Inpainting.

În zilele noastre, tehnologia de reparare a imaginii Inpainting a devenit o nouă direcție activă de cercetare în domeniul ingineriei imaginii. Scopul său este de a studia și de a rezolva modul de a realiza mai bine detectarea părții deteriorate a imaginii și de a restabili automat partea deteriorată cu algoritmul de reparare a imaginii în funcție de informațiile eficiente din jurul imaginii deteriorate. Deși unele software puternice de procesare a imaginilor digitale, cum ar fi Photoshop, pot efectua, de asemenea, procesarea profesională a efectelor speciale și procesarea de reparații a imaginilor deteriorate, dar necesită tehnicieni cu experiență să efectueze o procesare manuală complexă, incapabil să atingă scopul de „inteligență informatică” automată. prelucrare.

Să ne uităm mai întâi la un exemplu de reparare a imaginii. Figura 1(b) prezintă un simbol cu litere precum „@”, o parte din care este blocată de un obstacol. În funcție de experiența vizuală a oamenilor și referindu-se la forma obiectului ascuns și la informațiile din imagine înconjurătoare, se consideră că după îndepărtarea obstacolului, caracterele prezentate în Figura 1(a) sau așa cum se arată în Figura 1(c) poate apărea, iar rezultatele reparației din Figura 1(a) și Figura 1(c) pot fi corecte. Imaginea computerului Tehnologia Inpainting simulează acest efect din perspectiva psihologiei vizuale umane. Conform informațiilor de margine ale obiectului de acoperit, acesta se extinde și difuzează, conectează granița într-o anumită direcție, umple partea acoperită și realizează conectivitate vizuală. Desigur, putem vedea și din figură că dimensiunea informațiilor deteriorate (dimensiunea obstacolului) a imaginii afectează, de asemenea, în mod direct judecata de conectivitate vizuală a oamenilor. Din punct de vedere matematic, fenomenul că rezultatele reparației imaginii nu sunt unice în cazul informațiilor insuficiente în jurul imaginii deteriorate este o problemă patologică, așa că tehnica Inpainting a imaginii trebuie să se bazeze și pe teoria vederii computerizate. Această problemă este rezolvată printr-un algoritm limitat de reparare a designului cu anumite ipoteze.

Conform sistemului structural bayesian, imaginea ideală perfectă obținută din date incomplete și deformate se bazează pe „cea mai bună ipoteză” sau „cea mai bună presupunere” făcută de imaginea simulată de restaurare a ochiului uman. Această „cea mai bună ipoteză” se bazează pe următorii doi factori importanți:

1. Model de date de imagine: Cum putem obține mai multe informații din datele de imagine existente în imaginea originală.

2. Premodel de imagine: Ce fel de model de imagine ar trebui să fie imaginea originală intactă. De exemplu, dacă restabilim o imagine a unei banane sau a unui măr într-un vas cu fructe, vom avea o preconcepție că ar trebui să aibă o formă netedă, plină de galben și roșu.

Prin urmare, „ghicirea optimă” este de a maximiza probabilitatea acestuia din urmă în modelul de probabilitate bayesian, de a completa partea lipsă sau deteriorată a imaginii conform anumitor reguli de algoritm, astfel încât imaginea reparată să fie aproape de sau să atingă efectul vizual de imaginea originală.

Pentru tehnica de restaurare a imaginii Inpainting a structurii texturii, cum ar fi granulația lemnului, modelul de rocă etc., ideea de bază este de a simula și genera textura locală pentru umplutură. Deoarece textura este o reflectare a distribuției sau a caracteristicilor componentelor materialelor, informațiile sale locale de formă pot exprima caracterul comun al aceleiași texturi. Pentru o hartă de textură, oricare două bucăți mici de textură sunt similare, astfel încât metoda de sinteză a texturii poate fi utilizată pentru a repara imaginea prin: (1) Statistica histogramă a informațiilor de culoare a fiecărui pixel dintr-un interval stabilit; (2) Creați un tabel de greutate pentru a calcula gradul de determinare a informațiilor legate de culoarea pixelilor; (3) Evaluați și selectați cei mai potriviti pixeli pentru restaurarea imaginii; (4) Ciclul până când imaginea deteriorată este umplută. În diverși algoritmi pentru sinteza texturii, ar trebui să extindem domeniul de aplicare de la textura generală la textura direcțională și să-l extindem în continuare la sinteza texturii suprafeței, sinteza texturii video și așa mai departe.

Pentru tehnica Inpainting a imaginilor netexturate, în prezent, cercetătorii folosesc în mare parte algoritmul de reparare bazat pe modelul de ecuație diferențială parțială (PDE) de ordin înalt. Ideea principală este de a folosi informațiile de margine ale zonei de reparat pentru a determina informațiile de difuzie și direcția de difuzie, de la anizotropia graniței regionale până la difuzia limită. Algoritmul poate umple mai multe regiuni cu structuri și fundaluri diferite în același timp și nu există nicio restricție privind relația topologică a regiunii patch-uri. În plus, Manou și colab. a propus o tehnică de pictură rapidă a imaginii bazată pe ideile de mai sus. Prin determinarea direcției liniei de izointensitate la limita zonei de reparat și conectând liniile de izointensitate corespunzătoare cu linii drepte, limita umple zona de reparat prin răspândirea informațiilor de vecinătate a zonei de reparat în intervalul liniei de izointensitate. . Această metodă are un efect bun asupra reparației simple a imaginii structurii, iar timpul de reparare este mult scurtat.

Tehnologia de reparare Image Inpainting are o gamă largă de aplicații, prima este pentru repararea fisurilor de imagine statică și îndepărtarea obstacolelor. În industria tipografică, diferite tipuri de imagini digitale care trebuie procesate înainte de imprimare, cum ar fi fotografiile vechi deteriorate, negativul de transmisie zgâriat sau îndepărtarea obstacolelor din imagine care nu au legătură cu conținutul imaginii, pot fi reparate cu ușurință prin Tehnologia Inpainting. Utilizatorii trebuie doar să selecteze pur și simplu domeniul de aplicare a reparației, computerul va finaliza automat zgârietura, umplerea zonei goale sau va elimina obstacolele după umplerea modelului de fundal, poate reduce foarte mult timpul și volumul de lucru manual al prelucrării imaginii de pre-presare, dar și în funcție de rezultatele reparației pentru procesarea ulterioară a imaginii.

Al doilea este repararea imaginilor în mișcare. Tehnologia de restaurare a picturii poate fi aplicată industriei de film și televiziune. De exemplu, pentru copierea filmului și a televiziunii, dacă unul dintre cadrele continue are zgârieturi, pete și alte condiții care trebuie reparate, convertim cadrele continue ale filmului în secvență de imagini digitale și apoi extragem informații utile din cadrele adiacente. să copieze și să repare după compararea informațiilor cadrelor înainte și după. În plus, subtitrările în diferite limbi din film pot fi, de asemenea, eliminate prin tehnologia de restaurare Inpainting.

În al treilea rând, în unele domenii ale fotografiei, fenomenul de ochi roșii din fotografiile digitale poate fi eliminat prin tehnologia Inpainting, sau părțile suprapuse din fotografiile adiacente pot fi reparate prin tehnologia Inpainting atunci când fotografiile digitale realizate de mai multe ori sunt cusute împreună în imagini panoramice.

Tehnica Inpainting a atras atenția multor savanți din China și a devenit un domeniu activ de cercetare în străinătate. Una peste alta, avantajele tehnice ale Inpainting vor fi cu siguranță implicate în mai multe aplicații de imagine, cum ar fi biomedicina, teledetecția și vor promova dezvoltarea acestei tehnologii în diferite domenii.