基本信息
- 项目名称：
- 互动式数码修复
- 来源：
- 第十一届“挑战杯”国赛作品
- 小类：
- 信息技术
- 大类：
- 科技发明制作B类
- 简介：
- 我们提出一个创新的图像修复方法，与以前的算法相比，这个方法不但可以达到互动式反应，还可以产生高质量的结果。以前并没有任何一种算法可以成功修复大范 围的损毁，亦可以在短时间内完成。曾经有一些方法只是修复区区大约十万像素的相片已经需要花数小时才能完成，而我们只需花0.3 秒就完成了，而且素质更 佳。在我们研究中，我们借范例修复法为基础，修改并优化它，以及使用离散余弦变换（DCT）的图像压缩方法来大大减少修复所需时间。我们把图像资料进行变 换，选取较为重要的资料来进行运算。于图像修复采用图像压缩技术是前所未有的，这是首次。除此以外，我们还制定了基于梯度填满算法来满足使用 ANN（Approximate Nearest Neighbor）的需求，借此工具更加加快搜索过程，同时保持图像块中于未知图像资料的连续性。另一个很重要使用较少的资料的原因是，当高维的资料输入到ANN，ANN 的效率就会显着下降。这建议的方法的优点，实验结果已清楚表明了。
- 详细介绍：
- 发明目的 数码修复，由一般人民至美国航空暨太空总署也有需求，但可惜一直不能普及: 大幅提升数码修复的速度并且保持修复素质 让普通的家用电脑上也能运行，不再是大公司才做到的事 使数码修复的强大功能得以普及化，会有用家使用 创新特色, 发明的先进性 虽然数码修复早年已经有不少人着手研究，但在众多方法里面都要在素质和速度两方面作出取舍，尤其是在大范围的修复上面。素质好的方法就需要很长很长的时间；速度快的就不能保持素质，更在大范围的地方完全修复失败。 本研究把压缩技术应用在修复技术里，首次提出一个不但能够达到互动的速度，也保持到相当高的素质。对以后图片或影片上的修复作出很大的贡献。 应用价值 图像修复 影像修复 推荐者评语 徐扬生 讲座教授（中国工程院院士；IEEE院士） 随着我国人民生活水平的提高，数码图片和影片广泛地应用于人们的日常生活的各个领域，并发挥越来越重要的作用。对于损坏的数码图片和影片的修复随之成为了一个重要的课题。囿于现有的修复效果较好的方法所需时间较长，无法有效实现用户交互，所以一直都不能普及化。郭子豪同学瞄准上述问题，运用图像压缩技术，有效地保留了图片中的重要信息，大大减少了计算量，并采用了适当的数据结构，从而大大提升了修复速度。不仅如此，此方法同时具有消除图片噪声的效果，使图片质量有所提高。该技术在数码修复领域是一项创新，将修复速度和图片质量兼顾，而且可以便捷地在普通的家用电脑上运行。 奖励和发表 已取录会议文章: 于香港中文大学举行的「校长杯──学生创新大赛2009」中获得本科生个人组 荣誉奖 (附件一) Interactive Image Inpainting Using DCT Based Exemplar Matching (International Symposium on Visual Computing 2009.) (Lecture Notes in Computer Science (LNCS) - 待审批期刊章节: Fast Query for Exemplar-Based Image Completion. (IEEE Transactions on IMAGE PROCESSING.)
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作品专业信息
设计、发明的目的和基本思路、创新点、技术关键和主要技术指标
- 随着科学技术不断发展，具有拍照和录像的功能的随身数码产品进入人们的生活。数码图片和影片开始在人们的日常生活中发挥越来越重要的作用，对于损坏的数码图片和影片的修复随之成为了一个重要的课题。数码修复技术，不只应用于移除突如其的拍摄范围，而且能修复一些珍贵的、没有机会再拍的照片、影片。对于数码修复技术而言，技术的效果与效率是该项技能广泛使用的关键。前人已经对数码修复方面进行了的许多研究，开发了基于不同原理，种类繁多的修复技术。但修复效果较好的技术，处理时间较长；能够较快处理的技术，修复效果不好，未可修复效果与效率兼顾。本研究旨在开发一种可以大幅提升数码修复的效率并兼顾效果，操作简单，能在普通的家用计算机上运行的数码修复方法。本研究把压缩技术应用在修复技术里，运用梯度的填满效果，能够达到互动的速度，也可保持高的素质。简略的技术基础，有别于早期的修复技术，只使用损毁区域附近的资料来作运算，本研究是使用所有非损毁区域的完好区域作为一个资料库，以方格为单位找出一个最需要优先处理的目标方格以保结构不会被破坏，在完好区域找出一些最相似目标方格的完好方格，把目标方格上损毁部份填上完好方格的颜色，就能填满全部损毁区域。这个方法比只用损毁区域的周边资料作运算能更有效的修补大范围的损毁。除了采用适当的数据结构，还采用了图像压缩技术—离散余弦变换，借此变换将图像数据转化成频率数据，这令比对时间大大缩短，而且能达到除嘈效果，令图片素质提升。
科学性、先进性
- 十分普及的Photoshop也内置有「修复刷」这个工具作图像修复，但可惜这个工具充其量也只能作一些局部性修复。如果使用这个「修复刷」修复大范围的损毁，若不是模糊得很，就是要用家手动慢慢的调教了。在已有的数码修复技术中，修复法与Photoshop的「修复刷」原理类似，也一样于大范围修复失败。而先进一点的方法，如分层次修复法，或整体修复法，它们都可以成功修复大范围的损毁，但是需要的时间就会十分长。在众多的方法里面，修复法算是可以修复大范围的损毁同时速度是最快。本研究作比修复法更快和素质更好。 如修复法需12秒，本研究需0.3秒 700x438像素，修复法—76.34秒，本研究—1.875秒 628x316像素，修复法— 44.36秒，本研究—1.344秒
获奖情况及鉴定结果
- 于香港中文大学举行的「校长杯──学生创新大赛2009」中获得本科生个人组 荣誉奖 (附件一) 已取录会议文章: Interactive Image Inpainting with Desirable Quality Using Modified Exemplar-Based Algorithm. (International Symposium on Visual Computing 2009.) 待审批期刊章节: Fast Query for Exemplar-Based Image Completion. (IEEE Transactions on IMAGE PROCESSING.)
作品所处阶段
- 中试阶段
技术转让方式
- 本研究不单是加快了修复速度，改良了纹理合成的技术：编辑、重组、图像相似性测度、绗缝修复、影像修复等。
作品可展示的形式
- 现场演示、图片
使用说明,技术特点和优势,适应范围,推广前景的技术性说明,市场分析,经济效益预测
- 与现有数码修复技术相比，本研究有四个名显的优势。第一，修复效果优良。修复效果明显优于局部修复的方法，与需要长时间作修复但效果较好的方法相 比，本研究的修复效果也不逊色。第二，修复速度快。大部份图像只需要大约１秒的时间就能修复完成，相比那些要数小时的方法是上万倍的提高，即时影片修复也证明朋这一点。第三，操作简单。只需选取了需修补的位置，然后简单一按就能修复了，无需进行培训，非专业人士也能使用。第四，对计算硬件 要求不高。即使在普通家用电脑上也可以使用，从而容易面向普通用户推广。本研究的修复技术主要应用于图像跟影片的修复上面，但并不局限于此，任何 数码资料，包括声音，讯号，数据等等都可以用相类近的方式来实践修复或压缩。由于本研究在各方面都比现有技术优胜，将有潜质取代现时的修复工具及会有更多用家使用。因此以各个图像及影像处理软件为媒介，本研究无疑具有很好的市场前景。
同类课题研究水平概述
- 基于实现方法不同，可以将数码修复技术大致分为偏微分方程（PDE）修复法，范例修复法和统计修复法。其中大部分需要相当长的时间来修整一个图像。 偏微分方程的方法（参见[5，6]）是把已知像素扩散到目标地区，然后在目标地区由转变最明显的地方开始平滑地填满。这个方法结果自然，没有太多不平和的地方。然而，该方法的主要缺点是，只能有效作用于较小的目标地区。而对于大范围的修复和高质感区域，处理结果会变得有重影跟模糊。而且，该算法的处理时间较长。基于统计的方法使用全图统计学习来填补丢失的地区，可以用于修复高质感的照片，但处理时间较长。范例为基础的方法计算修补的优先次序来进行修复。该算法有效于大范围的目标地区和多纹理的区域。Priority-BP（BP 代表Belief propagation）是以整体作优化的，从原理上避免了视觉上不一致的结果，但处理时间较长，而且需要用户指导。结构延伸法沿用户指定的曲线填补了地区，让重要的结构可以修补。该方法动态计算其填补 次序，处理大量的图片也是非常耗时。利用数据库或互联网修复图像是一个新的方法，这类型研究源自于。这类型的方法包括使用不同角度和使用数据库重新着色。然而，由于该方法需要处理大量数据，处理时间将变得更长。
