Matlab图像处理笔记--图像修复

大多数的修图软件都是通过借用相邻像素内容来对照片进行处理，这其中比较有代表性的就要数Adobe的修图软件了，但这这种方式也有一定的缺陷，就是当你的图像变成这个样子时，那么这张照片就彻底没救了，如下图所示。

不过最近Nvidia推出了一种新的解决方案，他们开发了一个深度学习系统，可以通过确定空白处损坏内容来填补恢复照片，而不是简单的从旁边来复制像素内容，虽然AI也会出现识别错误的情况，但是他可以拯救修复那些毫无希望的图像，但是比较遗憾的是该项技术还没有被公布开放。

传统的图像修复

如果是一个人要怎样修复一幅图像那，首先指定待修复的区域，然后确定结构，接着为区域内不同的部分添加一些细节。
Specify regions->Determine structures->Adding textures
图像修复就是要确定结构和纹理和图像的其他部分要一致。
传统的图像修复算法分为两种：

• Diffusion-based methods
  主要思想就是基于边缘的像素，利用微分方程计算出应该填补的像素，但是这种方法比较适用于比较狭小和细小的缺失区域。
  大家可以试一下scikit-Image这个library里面的inpainting函数来体验以下效果。
• Patch-based methods
  从边缘开始确定一个patch,然后在图像的其他区域去搜索相似的patch，复制到缺失区域，通过迭代的过程来填补缺失的区域，这种方法相比于前一种方法比较适用于比较大的缺失区域，并且纹理比较清晰，缺点是某些复杂情况下，没有办法生成比较合理的结构。
  opencv中inpainting方法的核心思想就是基于patch的。

传统的修复算法存在一定的局限性，比如：

• Semantic filling
• complex scenes
• large holes

接下来介绍用于图像修复的深度深层模型（deep generative models)
网络结构的设计
网络如何去提取缺失区域内外的关系，建立关系。
Context Encoder

训练过程中mask的生成
整体框架的设计

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