通过周围像素的平均值移除图像中的孔

Question

任何人都可以帮助我用相邻非零像素的值填充这些黑洞.谢谢

Answer 1

一个很好的方法是解决线性热方程.你所做的是修复好区域中像素的"温度"(强度),让热量流入坏像素.一个可通过的,但有点慢,是这样做是重复平均图像然后将好像素设置回原始值newImage(~badPixels) = myData(~badPixels);.

我执行以下步骤:

1. 找到图像为零的坏像素,然后扩大以确保我们得到一切
2. 应用一个大模糊,让我们更快地开始
3. 平均图像,然后将好像素设置回原始像素
4. 重复步骤3
5. 显示

您可以重复平均,直到图像停止变化,并且您可以使用较小的平均内核以获得更高的精度 - 但这会产生良好的结果:

代码如下:

numIterations = 30;
avgPrecisionSize = 16; % smaller is better, but takes longer

% Read in the image grayscale:
originalImage = double(rgb2gray(imread('c:\temp\testimage.jpg')));

% get the bad pixels where  = 0 and dilate to make sure they get everything:
badPixels = (originalImage == 0);
badPixels = imdilate(badPixels, ones(12));

%# Create a big gaussian and an averaging kernel to use:
G = fspecial('gaussian',[1 1]*100,50);
H = fspecial('average', [1,1]*avgPrecisionSize);

%# User a big filter to get started:
newImage = imfilter(originalImage,G,'same');
newImage(~badPixels) = originalImage(~badPixels);

% Now average to
for count = 1:numIterations
   newImage = imfilter(newImage, H, 'same');
   newImage(~badPixels) = originalImage(~badPixels);
end

%% Plot the results
figure(123);
clf;

% Display the mask:
subplot(1,2,1);
imagesc(badPixels);
axis image
title('Region Of the Bad Pixels');

% Display the result:
subplot(1,2,2);
imagesc(newImage);
axis image
set(gca,'clim', [0 255])
title('Infilled Image');

colormap gray

但您可以roifill从图像处理工具箱中获得类似的解决方案,如下所示:

newImage2 = roifill(originalImage, badPixels);

figure(44);
clf;
imagesc(newImage2);
colormap gray

注意我使用的是之前定义的相同badPixels.

Answer 2

Matlab文件交换上有一个文件, - inpaint_nans,它可以完全满足您的需求.作者解释了为什么以及在哪种情况下它优于Delaunay三角测量.