图像填洞处理 图像的修复与填充

本文目录一览：

• 1、图像处理中常见的形态学方法
• 2、图像孔洞填充的原理
• 3、填充孔洞算法
• 4、ps修补工具怎么用
• 5、imfill函数怎么用
• 6、形态学操作

图像处理中常见的形态学方法

图像处理中常见的形态学方法主要包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算、白色顶帽变换和黑色顶帽变换。膨胀：通过在图像上移动结构元，将锚点位置的像素值替换为其对应结构元值为1区域中像素的最大值。这个过程仿佛使前景区域“膨胀”。腐蚀：与膨胀相反，腐蚀操作将锚点像素值设为对应区域像素的最小值，从而使前景区域“缩小”。

形态学的主要操作包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算。膨胀操作通过结构元，将锚点位置的像素值替换为其对应结构元值为1区域中的最大值，使前景区域“膨胀”。 腐蚀操作则相反，将锚点位置的像素值设为对应区域像素的最小值，使前景区域“缩小”。

在图像处理领域，形态学方法是一种独特且实用的技术，它关注于图像形状和特征的分析。这个方法的基础源于集合论，由J. Serra在1964年提出，主要针对二值图像，其中1代表前景，0代表背景。核心概念是结构元，这些元素可以是任意形状，如矩形或十字形，通常以锚点O为中心，其值为0或1。

此外，我们还很关注用于预处理和后处理的形态学技术，如形态学滤波、细化和裁剪。数学形态学的基本运算数学形态学的基本运算有4个：腐蚀、膨胀、开启和闭合。

图像孔洞填充的原理

1、图像孔洞填充的原理是通过分析图像中的连通区域，找到孔洞并进行填充。具体原理如下：孔洞定义：在图像处理中，孔洞指的是被前景像素点（或感兴趣的像素点）包围起来的区域，这个区域通常是不感兴趣的背景区域。

2、二维图像孔洞填充算法主要针对像素级缺失区域，常见方法包括： 基于区域生长的算法：从孔洞边界的已知像素（如边缘、颜色阈值）开始，向内部扩展填充，需设置生长规则（如颜色相似度、邻域约束）。

3、流程：输入处理：将高分辨率图像下采样至512×512，修复后上采样为模糊大图作为输入。低分辨率修复：生成器（Generator）填充低分辨率图像的孔洞区域。注意力计算：通过注意力计算模块（ACM）计算缺失区域内外补丁的余弦相似度，生成注意力得分。

4、填充操作步骤创建孔洞：在表面上删除中间部分面形成孔洞。选择循环边：按住Alt键右击孔洞边缘，选中循环边。执行填充：按Alt+F填充孔洞，生成带内部线条的三角形面。优化布线：按F6调出设置工具，关闭布线优化以保留内部线条。生成单面：若不需要内部线条，选中循环面后按F键生成无分割的完整面。

5、建筑制图中孔洞的画法采用填充的阴影来表示。填充意义：图中井口位置的填充阴影，是明确表示该处为一个通透的孔洞，即此处不是实体结构，而是可以让物体或光线通过的空间。标准表示方法：这种填充阴影的表示方法是建筑制图统一标准所规定的，用于清晰、准确地传达设计意图，确保施工人员能够正确理解并施工。

填充孔洞算法

1、填充孔洞算法是计算机图形学与图像处理领域中用于修复图像/模型中缺失区域的核心技术，主要分为二维图像填充和三维模型填充两大类，不同算法适配不同场景需求。

2、该算法直接以体积换算原理对应常见条形填缝需求。圆形孔洞计算（如管道孔）采用公式：用量（升）=14×半径（米）×深度（米）×1000案例：14×0.05×0.1米≈0.785升。此处采用球体体积简化公式，适配各类孔洞填充场景。

3、识别连接组件使用泛洪算法，以种子点进行泛洪计算，将附近顶点坐标信息加入同一个连接组件TIN中。结果可以保存为彩色网格。数据清洗移除比最大建筑还小的组件，通过孔填充算法填充孔洞，生成形状更好的网格数据模型。代码段将TIN复制到网格中，过滤过大面，识别并填充所有孔（除最大外壳孔外）。

4、食品检测：根据面积范围统计颗粒数量（如谷物中的杂质颗粒）。开发效率提升：该VI 隐藏了底层算法细节，开发者仅需关注参数配置即可实现功能。例如，在缺陷检测项目中，原本需要编写多行代码实现边界剔除和孔洞填充，现在通过一个 VI 即可完成，且参数调整更直观。

5、对原图进行“Threshold”二值化，接着使用“Fill holes”填充孔洞。 使用“Image calculator”功能，从原图和边界图像相减中获得分割结果。 通过“Analyze Particles”功能，设置合适的大小阈值过滤掉噪声，最终得到细胞的ROI。如果您在使用ImageJ时遇到问题，可发送邮件获取一对一指导。

ps修补工具怎么用

1、核心步骤：打开图片→选择修补工具→创建选区→设置修补目标→移动选区覆盖瑕疵→取消选区完成操作。打开图片使用快捷键Ctrl+O打开需要处理的图片。选择修补工具在左侧工具栏中找到修补工具（图标类似创可贴），点击选中。创建选区并设置修补目标 在需要修补的瑕疵附近按住鼠标左键拖动，创建选区（选区形状需覆盖瑕疵区域）。

2、方法一：利用修补工具+矩形 打开图片：启动PS软件，导入需要处理的图片。选中水草区域：选择矩形工具，框选需要去除的水草部分。选择修补工具：在工具栏中找到修补工具（图标类似创可贴）。

3、找到修补工具：打开PS软件，在左侧工具栏中第七个工具修复画笔工具下的隐藏工具下可找到修补工具，其快捷键是J。框选选区：选择修补工具后，按住鼠标左键拖动，在页面框选出需要修补的区域。点击属性栏上【新选区】【添加选区】【从选区去除】【与选区相交】等标识，可让修补工具在页面添加或去除选区范围。

imfill函数怎么用

1、imfill函数的使用方法是在MATLAB等图像处理软件中，对二值图像中的孔洞或空白区域进行填充。在使用imfill函数时，首先需要准备一张二值图像。二值图像是指像素值只有0和1两种可能性的图像，其中0通常表示背景或空白区域，1表示前景或目标对象。然后，可以通过调用imfill函数并传入二值图像作为参数来执行填充操作。

2、首先，调用`imread()`函数加载图像，然后通过`rgb2gray()`将图像转换为灰度图。接着，根据图像亮度范围确定阈值，使用`imbinarize()`函数生成二值图像，以便后续处理。接着，通过腐蚀膨胀等方法优化二值图像，进一步细化文字区域。

形态学操作

1、形态学操作的三种邻域关系原则及连通性原则如下：邻域关系原则4邻接像素$p(x，y)$的4邻域定义为上下左右四个正交方向的相邻像素，坐标分别为$(x+1，y)$、$(x-1，y)$、$(x，y+1)$、$(x，y-1)$。该原则仅考虑水平与垂直方向的相邻关系，适用于需要简化邻域分析的场景，例如快速检测图像中的线性结构。

2、形态学操作是一种在图像处理和机器视觉领域中广泛使用的技术，特别是在图像预处理和特征提取阶段。这些操作基于图像的形状结构，主要应用于二值图像，但也可以扩展到灰度图像。形态学操作的核心概念包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算。膨胀（Dilation）膨胀是将图像中的对象边界扩展的过程。

3、闭运算是相反操作，流程为先膨胀后腐蚀。它主要用于排除小型空洞，平滑物体轮廓，连接狭窄间断点以及填补断裂的轮廓线。在OpenCV中，实现形态学操作的函数提供了灵活性，如开运算和闭运算。

4、在实现上，开操作和闭操作基于腐蚀和膨胀操作。腐蚀操作用于去除图像中的小点，而膨胀操作则用于填充小的空洞。操作结果展示中，使用全为正方形的SE，中心为中间元素，保证了操作的各向同性。在开操作中，可以看到细小的白色突起和细长的线条被去除，而狭窄的黑色沟壑得以保留。