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Android基于OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像修復(fù)

更新時(shí)間：2021年06月16日 15:32:57 作者：易冬

實(shí)際應(yīng)用中，圖像常常容易受損，如存在污漬的鏡頭、舊照片的劃痕、人為的涂畫（比如馬賽克），亦或是圖像本身的損壞。修復(fù)圖像就成為一個(gè)常見的需求了，本文講述Android基于OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像修復(fù)的步驟，有此需求的朋友可以參考下

圖像修復(fù)

實(shí)際應(yīng)用中，圖像常常容易受損，如存在污漬的鏡頭、舊照片的劃痕、人為的涂畫（比如馬賽克），亦或是圖像本身的損壞。將受到損壞的圖像盡可能還原成原來的模樣的技術(shù)，稱之為圖像修復(fù)。所謂修復(fù)，就代表圖像大部分內(nèi)容是完好的，所以，圖像修復(fù)的原理，就是用完好的部分去推斷受損部分的信息，特別是完好部分與受損部分的交界處，即受損區(qū)域的邊緣，在這個(gè)推斷過程中尤為重要。

OpenCV給我們提供了inpaint方法來實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能，并提供了兩種圖像修復(fù)的算法：

基于Navier-Stokes的修復(fù)方法
基于圖像梯度的快速匹配方法又稱Telea法

API

參數(shù)一：src，輸入圖像，類型為8位，16位無符號或32位浮點(diǎn)單通道或8位三通道。
參數(shù)二：inpaintMask，修復(fù)掩碼，8位單通道圖像。非零像素表示需要修補(bǔ)的區(qū)域。
參數(shù)三：dst，輸出圖像，與src大小類型相同。
參數(shù)四：inpaintRadius，算法考慮的每個(gè)點(diǎn)的圓形鄰域的半徑。
參數(shù)五：flags，修復(fù)方法標(biāo)志位。

public static final int
        INPAINT_NS = 0, // 基于Navier-Stokes的方法
        INPAINT_TELEA = 1, // 基于圖像梯度的快速匹配方法又稱Telea法

操作

/**
 * 圖像修復(fù)
 * author: yidong
 * 2020/11/28
 */
class InPaintActivity : AppCompatActivity() {
    private val mBinding: ActivityInPaintBinding by lazy {
        ActivityInPaintBinding.inflate(layoutInflater)
    }

    private lateinit var mRgb: Mat

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(mBinding.root)
        mRgb = Mat()
        val bgr = Utils.loadResource(this, R.drawable.whiteprint)
        Imgproc.cvtColor(bgr, mRgb, Imgproc.COLOR_BGR2RGB)
        mBinding.ivLena.showMat(mRgb)
        doInPaint()
    }

    private fun doInPaint() {
        val gray = Mat()
        val mask = Mat()
        Imgproc.cvtColor(mRgb, gray, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY)
        Imgproc.threshold(gray, mask, 254.0, 255.0, Imgproc.THRESH_BINARY)

        val kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, Size(20.0, 20.0))
        Imgproc.dilate(mask, mask, kernel)

        val dst = Mat()
        Photo.inpaint(mRgb, mask, dst, 5.0, Photo.INPAINT_TELEA)
        mBinding.ivResult.showMat(dst)
    }
}