前言

　　OpenCV真的有這個妙手回春的功能！別以為圖像修補的工作只能用PS或者美圖秀秀那些軟件去做，其實由程序員自己寫代碼去做更加高效！

　　圖像修復技術的原理是什么呢？

　　簡而言之，就是利用那些已經被破壞的區域的邊緣， 即邊緣的顏色和結構，根據這些圖像留下的信息去推斷被破壞的信息區的信息內容，然后對破壞區進行填補 ，以達到圖像修補的目的。

　　在OpenCV的“photo.hpp”中定義了一個inpaint函數，可以用來實現圖像的修復和復原功能，inpaint函數的原型如下：

　　void inpaint（ InputArray src， InputArray inpaintMask，

　　OutputArray dst， double inpaintRadius， int flags ）;

　　第一個參數src，輸入的單通道或三通道圖像；

　　第二個參數inpaintMask，圖像的掩碼，單通道圖像，大小跟原圖像一致，inpaintMask圖像上除了需要修復的部分之外其他部分的像素值全部為0；

　　第三個參數dst，輸出的經過修復的圖像；

　　第四個參數inpaintRadius，修復算法取的鄰域半徑，用于計算當前像素點的差值；

　　第五個參數flags，修復算法，有兩種：INPAINT_NS 和I NPAINT_TELEA；

　　函數實現關鍵是圖像掩碼的確定，可以通過閾值篩選或者手工選定，按照這個思路，用三種方法生成掩碼，對比圖像修復的效果。

　　方法一、全區域閾值處理+Mask膨脹處理

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　　#include 《imgprocimgproc.hpp》

　　#include 《highguihighgui.hpp》

　　#include 《photophoto.hpp》

　　using namespace cv;

　　//全區域閾值處理+Mask膨脹處理

　　int main（）

　　{

　　Mat imageSource = imread（“Test.jpg”）;

　　if （！imageSource.data）

　　{

　　return -1;

　　}

　　imshow（“原圖”， imageSource）;

　　Mat imageGray;

　　//轉換為灰度圖

　　cvtColor（imageSource， imageGray， CV_RGB2GRAY， 0）;

　　Mat imageMask = Mat（imageSource.size（）， CV_8UC1， Scalar：：all（0））;

　　//通過閾值處理生成Mask

　　threshold（imageGray， imageMask， 240， 255， CV_THRESH_BINARY）;

　　Mat Kernel = getStructuringElement（MORPH_RECT， Size（3， 3））;

　　//對Mask膨脹處理，增加Mask面積

　　dilate（imageMask， imageMask， Kernel）;

　　//圖像修復

　　inpaint（imageSource， imageMask， imageSource， 5， INPAINT_TELEA）;

　　imshow（“Mask”， imageMask）;

　　imshow（“修復后”， imageSource）;

　　waitKey（）;

　　}

　　原始圖像：

?

　　根據閾值處理得到的圖像掩碼：

?

　　圖像復原結果：

?

　　由于是圖像全區域做閾值處理獲得的掩碼，圖像上部分區域也被當做掩碼對待，導致部分圖像受損。