Técnica de reparo automático de imagem de Caixa de Gaveta com Forro Trapezoidal e sua aplicação

Mar 31, 2023

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As imagens são a principal fonte de informação que os humanos obtêm do mundo exterior. Desde que existem imagens, também existe a tecnologia para reparar imagens quebradas. A técnica de restauração de imagens de pintura interna é uma arte antiga. No Renascimento europeu, a fim de restaurar as partes perdidas ou danificadas das obras de arte, mantendo o efeito geral das obras, as pessoas começaram a reparar as obras de arte, que consistiam principalmente em preencher as rachaduras ou cortes nas obras, tal trabalho é chamado Inpainting.

Atualmente, a tecnologia de reparo de imagem Inpainting tornou-se uma nova direção de pesquisa ativa no campo da engenharia de imagem. Seu objetivo é estudar e resolver como realizar melhor a detecção da parte danificada da imagem e restaurar automaticamente a parte danificada com o algoritmo de reparo de imagem de acordo com as informações efetivas em torno da imagem danificada. Embora alguns softwares de processamento de imagem digital poderosos, como o Photoshop, também possam realizar processamento de efeitos especiais profissionais e reparar processamento de imagens danificadas, mas requer técnicos experientes para realizar processamento manual complexo, incapaz de atingir o objetivo de "inteligência de computador" automático em processamento.

Vejamos primeiro um exemplo de reparo de imagem. A Figura 1(b) mostra um símbolo de letra como "@", parte da qual está bloqueada por um obstáculo. De acordo com a experiência visual das pessoas, e referindo-se à forma do objeto obscurecido e às informações da imagem circundante, é feito um julgamento de que, após a remoção do obstáculo, os caracteres mostrados na Figura 1(a) ou na Figura 1(c) pode aparecer e os resultados do reparo da Figura 1(a) e da Figura 1(c) podem estar corretos. A tecnologia Inpainting de imagem de computador simula esse efeito da perspectiva da psicologia visual humana. De acordo com as informações da borda do objeto a ser coberto, ele se estende e se difunde, conecta o limite em uma determinada direção, preenche a parte coberta e alcança a conectividade visual. Claro, também podemos ver na figura que o tamanho da informação danificada (o tamanho do obstáculo) da imagem também afeta diretamente o julgamento da conectividade visual das pessoas. Do ponto de vista matemático, o fenômeno de que os resultados do reparo da imagem não são únicos no caso de informações insuficientes em torno da imagem danificada é um problema patológico; portanto, a técnica de Inpainting da imagem também precisa ser baseada na teoria da visão computacional. Este problema é resolvido por um algoritmo de reparo de projeto limitado com certas suposições.

De acordo com o sistema estrutural bayesiano, a imagem ideal perfeita obtida a partir de dados incompletos e deformados é baseada na "melhor hipótese" ou "melhor palpite" feita pela imagem simulada da restauração do olho humano. Esta "melhor hipótese" é baseada nos seguintes dois fatores importantes:

1. Modelo de dados de imagem: como podemos obter mais informações dos dados de imagem existentes na imagem original.

2. Pré-modelo de imagem: Que tipo de modelo de imagem a imagem original intacta deve ser. Por exemplo, se estivermos restaurando uma imagem de uma banana ou maçã em uma fruteira, teremos um preconceito de que ela deve ter uma forma lisa, cheia de amarelo e vermelho.

Portanto, "palpite ideal" é maximizar a probabilidade deste último no modelo de probabilidade bayesiano, preencher a parte ausente ou danificada da imagem de acordo com certas regras de algoritmo, para que a imagem reparada esteja próxima ou alcance o efeito visual de a imagem original.

Para a técnica de restauração de imagem Inpainting de estrutura de textura, como grão de madeira, padrão de rocha, etc., a ideia central é simular e gerar textura local para preenchimento. Como a textura é um reflexo da distribuição ou das características dos componentes do material, suas informações de forma local podem expressar a semelhança da mesma textura. Para um mapa de textura, quaisquer dois pequenos pedaços de textura são semelhantes, então o método de síntese de textura pode ser usado para reparar a imagem por: (1) estatísticas de histograma das informações de cor de cada pixel dentro de um intervalo definido; (2) Crie uma tabela de peso para calcular o grau de determinação das informações de cores de pixel relacionadas; (3) Avalie e selecione os pixels mais compatíveis para a restauração da imagem; (4) Percorra até que a imagem danificada seja preenchida. Em vários algoritmos para síntese de textura, devemos estender o escopo da pesquisa de textura geral para textura direcional e estendê-lo ainda mais para síntese de textura de superfície, síntese de textura de vídeo e assim por diante.

Para a técnica de Inpainting de imagens não texturizadas, atualmente os pesquisadores usam principalmente o algoritmo de reparo baseado no modelo de equação diferencial parcial (PDE) de alta ordem. A ideia principal é usar as informações de borda da área a ser reparada para determinar a informação de difusão e a direção da difusão, desde a anisotropia do limite regional até a difusão do limite. O algoritmo pode preencher várias regiões com diferentes estruturas e planos de fundo ao mesmo tempo, e não há restrição na relação topológica da região corrigida. Além disso, Manou et al. propôs uma técnica de Inpainting de imagem rápida com base nas idéias acima. Ao determinar a direção da linha de isointensidade no limite da área a ser reparada e conectar as linhas de isointensidade correspondentes com linhas retas, o limite preenche a área a ser reparada espalhando as informações de vizinhança da área a ser reparada dentro do alcance da linha de isointensidade . Este método tem um bom efeito no reparo de imagem de estrutura simples e o tempo de reparo é bastante reduzido.

A tecnologia de reparo de imagem interna tem uma ampla gama de aplicações, a primeira é para reparo de rachaduras de imagem estática e remoção de obstáculos. Na indústria de impressão, diferentes tipos de imagens digitais que precisam ser processadas antes da impressão, como fotografias antigas danificadas, negativo de transmissão arranhado ou remoção de obstáculos da imagem que não estão relacionados ao conteúdo da imagem, podem ser facilmente reparados por Tecnologia de pintura interna. Os usuários precisam apenas selecionar o escopo de reparo, o computador concluirá automaticamente o arranhão, o preenchimento da área em branco ou removerá os obstáculos após o preenchimento do padrão de fundo, pode reduzir bastante o tempo e a carga de trabalho manual do processamento de imagem pré-impressão, mas também de acordo com os resultados do reparo para posterior processamento de imagem.

O segundo é o reparo de imagem em movimento. A tecnologia de restauração de pintura interna pode ser aplicada à indústria cinematográfica e televisiva. Por exemplo, para cópia de filme e televisão, se um dos quadros contínuos tiver arranhões, manchas e outras condições que precisam ser reparadas, convertemos os quadros contínuos do filme em sequência de imagem digital e extraímos informações úteis dos quadros adjacentes para copiar e reparar de acordo com a comparação das informações dos quadros antes e depois. Além disso, as legendas em diferentes idiomas do filme também podem ser removidas pela tecnologia de restauração Inpainting.

Em terceiro lugar, em alguns campos da fotografia, o fenômeno de olhos vermelhos em fotos digitais pode ser eliminado pela tecnologia Inpainting, ou as partes sobrepostas em fotos adjacentes podem ser reparadas pela tecnologia Inpainting quando as fotos digitais tiradas várias vezes são unidas em imagens panorâmicas.

A técnica de pintura interna atraiu a atenção de muitos estudiosos na China e tornou-se um campo de pesquisa ativo no exterior. Em suma, as vantagens técnicas do Inpainting certamente estarão envolvidas em mais aplicações de imagem, como biomedicina, sensoriamento remoto, e promoverão o desenvolvimento desta tecnologia em diferentes campos.