【从零学习OpenCV 4】图像修复

在实际应用或者工程中，图像常常会收到噪声的干扰，例如在拍照时镜头上存在灰尘或者飞行的小动物，这些干扰会导致拍摄到的图像出现部分内容被遮挡的情况。对于较为久远的图像，可能只有实体图像而没有数字存储形式的底板，因此相片在保存和运输过程中可能产生划痕，导致图像中信息的损坏和丢失。

图像修复技术就是利用图像中损坏区域边缘的像素，根据像素值的大小以及像素间的结构关系，估计出损坏区域可能的像素排列，从而去除图像中受污染的区域。图像修复不仅可以去除图像中得“划痕”，还可以去除图像中得水印、日期等。

OpenCV 4提供了能够对含有较少污染或者水印的图像进行修复的inpaint()函数，该函数的函数原型在代码清单8-26中给出。

代码清单8-26 inpaint()函数清单
void cv::inpaint(InputArray  src,
                 InputArray  inpaintMask,
                 OutputArray  dst,
                 double  inpaintRadius,
                 int  flags 
                 )

• src：输入待修复图像，当图像为单通道时，数据类型可以是CV_8U、CV_16U或者CV_32F，当图像为三通道时数据类型必须是CV_8U。
• inpaintMask：修复掩模，数据类型为CV_8U的单通道图像，与待修复图像具有相同的尺寸。
• dst：修复后输出图像，与输入图像具有相同的大小和数据类型。
• inpaintRadius：算法考虑的每个像素点的圆形邻域半径。
• flags：修复方法标志，可以选择的参数及含义在表8-7给出

该函数利用图像修复算法对图像中指定的区域进行修复，函数无法判定哪些区域需要修复，因此在使用过程中需要明确指出需要修复的区域。函数的第一个参数是需要修复的图像，该函数可以对灰度图像和彩色图像进行修复。修复灰度图像时，图像的数据类型可以为CV_8U、CV_16U或者CV_32F；修复彩色图像时，图像的数据类型只能为CV_8U。第二个参数是修复掩码，即指定图像中需要修复的区域，该参数输入量是一个与图像具有相同尺寸的数据类型为CV_8U的单通道图像，图像中非0像素表示需要修复的区域。函数的第三个 参数是修复后的输出图像，与输入图像具有相同的大小和数据类型。第四个参数表示修复算法考虑的每个像素点的圆形邻域半径。最后一个参数表示修复图像方法标志，可以选择的参数及含义在表8-7给出。

该函数虽然可以对图像受污染区域进行修复，但是需要借助污染边缘区域的像素信息，离边缘区域越远的像素估计出的准确性越低，因此如果受污染区域较大，修复的效果就会降低。