[发明专利]基于Rank变换的数字图像修复算法

摘要

本发明涉及一种基于Rank变换的数字图像修复算法，包括对于待修复破损图像I，计算其梯度信息▽I，依据双边滤波的原理计算I内每个像素点的双边滤波权重值W，同时对破损图像I进行Rank变换，得到变换结果RI，并得到聚合后的Rank变换对修复破损图像I破损区域进行修复；计算待修复块与匹配块之间的亮度差异、梯度差异、Rank差异，然后将上述三种差异值进行线性组合后得到的结果作为改进后的相似性度量函数，利用改进后的相似性度量函数计算得到最优匹配块ω(q*)，完成待修复块ω(p*)的修复。

主权项

一种基于Rank变换的数字图像修复算法，包括下列步骤：(1)对于待修复破损图像I，计算其梯度信息依据双边滤波的原理计算I内每个像素点的双边滤波权重值W，同时对破损图像I进行Rank变换，得到变换结果RI，并将双边滤波权重值W与变换结果RI相乘，并对上述相乘得到的值在固定窗口内进行聚合，得到聚合后的Rank变换(2)对修复破损图像I破损区域进行修复，首先采用基于样本块的数字图像修复算法中的优先权计算方式计算目标像素点p的优先权P(p)，然后依据最大优先权原理计算得到优先权最大的目标像素点p*，并将其对应的目标块标记为待修复块ω(p*)；(3)计算待修复块ω(p*)的亮度值I(ω(p*))、梯度值聚合后的Rank变换值同时计算匹配块ω(q)的亮度值I(ω(q))、梯度值聚合后的Rank变换值(4)根据公式cI(ω(p*),ω(q))＝min(|I(ω(p*))‑I(ω(q))|,τ1)计算待修复块与匹配块之间的亮度差异cI(ω(p*),ω(q))，其中τ1为常数，根据公式计算待修复块与匹配块之间的梯度差异其中τ2为常数，根据公式计算待修复块与匹配块之间的Rank差异其中τ3为常数，然后将上述三种差异值进行线性组合后得到的结果作为改进后的相似性度量函数，利用改进后的相似性度量函数计算得到最优匹配块ω(q*)，完成待修复块ω(p*)的修复；(5)将ω(p*)区域从破损区域中剔除，并重复步骤(2)～(4)直至破损区域为空集时即完成对待修复破损图像I的修复。