圖像是人類從外界獲得信息的主要來(lái)源。自從有了圖像，也就有了對(duì)破損圖像進(jìn)行修復(fù)的技術(shù)。Inpainting圖像修復(fù)技術(shù)是一項(xiàng)古老的藝術(shù)。在歐洲文藝復(fù)興時(shí)期，為了恢復(fù)美術(shù)作品中丟失或被損壞的部分，同時(shí)保持作品的整體效果，人們開(kāi)始對(duì)美術(shù)作品進(jìn)行修復(fù)，其主要是填補(bǔ)作品上所出現(xiàn)的裂痕或溝，這樣的工作叫做Inpainting。
　　
　　現(xiàn)今，圖像Inpainting修復(fù)技術(shù)已成為圖像工程領(lǐng)域的一個(gè)新的活躍研究方向，其目的就是研究和解決如何更好地實(shí)現(xiàn)檢測(cè)圖像上的受損部分，并根據(jù)受損圖像周圍的有效信息用圖像修補(bǔ)算法自動(dòng)進(jìn)行恢復(fù)。雖然一些強(qiáng)大的數(shù)字圖像處理軟件，例如Photoshop等，也可以對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行專業(yè)的特效處理和對(duì)受損圖像進(jìn)行修復(fù)處理，但卻需要有經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)人員進(jìn)行復(fù)雜的手工處理，無(wú)法達(dá)到“計(jì)算機(jī)智能”自動(dòng)處理的目的。
　　
　　我們首先看一個(gè)圖像修復(fù)的例子，圖1(b)是一個(gè)類似“@”的字母符號(hào)，其中的一部分被障礙物遮擋。根據(jù)人的視覺(jué)經(jīng)驗(yàn)，參考被遮蔽物體的形狀以及周圍圖像信息，做出一個(gè)猜測(cè)判斷，認(rèn)為在去除障礙物后，可能會(huì)出現(xiàn)如圖1(a)所示的字符，也可能會(huì)出現(xiàn)如圖1(c)所示的字符，并且圖1(a)和圖1(c)的修復(fù)結(jié)果可能都是正確的。計(jì)算機(jī)圖像Inpainting技術(shù)正是從人的視覺(jué)心理學(xué)角度模擬這種效果，根據(jù)被遮物體的邊緣信息，按照一定的方向進(jìn)行延伸擴(kuò)散、邊界連接，填充遮蔽部分，達(dá)到視覺(jué)上的連通。當(dāng)然，由圖中我們也看出圖像的被損信息大小(障礙物大小)也直接影響人們視覺(jué)上的連通判斷，從數(shù)學(xué)的角度看，這種由于被損圖像周圍信息不充分情況下導(dǎo)致的圖像修復(fù)結(jié)果不唯一的現(xiàn)象屬于病態(tài)問(wèn)題，因此圖像Inpainting技術(shù)還需根據(jù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論，通過(guò)一定假設(shè)條件的限定設(shè)計(jì)修復(fù)算法，來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。
　　
　　根據(jù)貝葉斯(Bayesian)結(jié)構(gòu)體系，我們由不完全和變形的數(shù)據(jù)中得出完全理想的圖像是基于模擬人眼恢復(fù)圖像所做出的“最佳假設(shè)”或者叫“最優(yōu)猜測(cè)”，這個(gè)“最佳假設(shè)”是基于以下兩個(gè)重要因素：
　　
　　1．圖像數(shù)據(jù)模型：我們?cè)鯓釉谠�始圖像中獲取更多已有的圖像數(shù)據(jù)信息。
　　
　　2．圖像預(yù)先模型：完好的原始圖像應(yīng)該是哪種圖像模型。例如我們?cè)谛迯?fù)一張?jiān)诠�盤(pán)中放有香蕉、蘋(píng)果的圖片，我們就會(huì)有一個(gè)預(yù)先的印象，應(yīng)該是有光滑的形狀，充滿黃色和紅色。
　　
　　所以，“最優(yōu)猜測(cè)”就是在貝葉斯概率模型中最大化后者的概率，按照一定的算法規(guī)則填補(bǔ)圖像中遺失或者損壞的部分，使修復(fù)后的圖像接近或達(dá)到原圖的視覺(jué)效果。
　　
　　圖像修復(fù)技術(shù)的發(fā)展主要集中在兩個(gè)領(lǐng)域方向：基于紋理結(jié)構(gòu)的圖像修復(fù)和基于非紋理結(jié)構(gòu)的圖像修復(fù)，對(duì)于紋理結(jié)構(gòu)的圖像Inpainting修復(fù)技術(shù)，如木紋、巖石花紋等，其核心思想是仿真并生成局部紋理進(jìn)行填充。因?yàn)榧y理是物質(zhì)構(gòu)成成分的分布或特征的反映，它的局部形狀信息能夠表現(xiàn)相同紋理的共性。對(duì)一張紋理圖，任取其中兩小塊紋理都是相似的，所以利用紋理合成的方法修復(fù)圖像，可以通過(guò)：(1)在一個(gè)設(shè)定范圍內(nèi)對(duì)每一個(gè)像素的顏色信息進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)；(2)創(chuàng)建權(quán)重表，計(jì)算相關(guān)像素顏色信息的確定程度；(3)評(píng)估選擇最匹配的像素進(jìn)行圖像修復(fù)；(4)如此循環(huán)直至填滿受損圖像，如圖3所示。在各種實(shí)現(xiàn)紋理合成的算法中，我們今后還應(yīng)將研究范圍從一般紋理推廣到有方向性紋理，進(jìn)一步推廣到曲面的紋理合成，視頻紋理合成等方面。
　　
　　對(duì)于非紋理結(jié)構(gòu)的圖像Inpainting修復(fù)技術(shù)，目前研究者多采用基于高階偏微分方程(PDE)模型的修補(bǔ)算法。其主要思想是利用待修補(bǔ)區(qū)域的邊緣信息，確定擴(kuò)散信息和擴(kuò)散方向，從區(qū)域邊界各向異性的向邊界內(nèi)擴(kuò)散。該算法可同時(shí)填補(bǔ)多個(gè)包含不同結(jié)構(gòu)和背景的區(qū)域，并且對(duì)待修補(bǔ)區(qū)的拓?fù)潢P(guān)系沒(méi)有限制。另外，Manou等人根據(jù)上述思想提出了一種快速圖像Inpainting技術(shù)，通過(guò)在待修復(fù)區(qū)域邊界確定等光強(qiáng)線方向，用直線連接對(duì)應(yīng)的等光強(qiáng)線，邊界通過(guò)將待修補(bǔ)區(qū)鄰域信息在等光強(qiáng)線范圍內(nèi)擴(kuò)散來(lái)填補(bǔ)待修補(bǔ)區(qū)。這種方法對(duì)簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)圖像有較好的修復(fù)效果，而且修復(fù)時(shí)間大大縮短。
　　
　　圖像Inpainting修復(fù)技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用，首先是對(duì)于靜態(tài)圖像的裂紋修復(fù)以及障礙物去除。在印刷行業(yè)，對(duì)于印前需要處理的不同類型的數(shù)字圖像原稿，如破損老照片、有劃痕的透射底片，或是在圖像中去掉與圖像內(nèi)容無(wú)關(guān)的障礙物，都可以通過(guò)Inpainting技術(shù)簡(jiǎn)單地修復(fù)。用戶只需要簡(jiǎn)單地選擇修復(fù)范圍，計(jì)算機(jī)就會(huì)自動(dòng)完成對(duì)劃痕、空白區(qū)域的填充，或是去掉障礙物后填充背景圖案，可以很大程度減少印前圖像處理的時(shí)間和手工工作量，也可根據(jù)修復(fù)的結(jié)果進(jìn)行更進(jìn)一步的圖像處理，修復(fù)效果。
　　
　　其次是動(dòng)態(tài)影像修復(fù)。圖像Inpainting修復(fù)技術(shù)可應(yīng)用于影視行業(yè)，例如對(duì)于影視拷貝，如果連續(xù)幀中其中的一幀有劃痕、污點(diǎn)等需要修復(fù)的情況，我們通過(guò)將影片的連續(xù)幀轉(zhuǎn)化成數(shù)字圖像序列，然后根據(jù)其前后幀的信息比較，從相鄰幀中提取有用信息進(jìn)行拷貝修復(fù)。另外，對(duì)于影片中帶有的不同語(yǔ)言的字幕，我們也可以通過(guò)Inpainting修復(fù)技術(shù)去除。
　　
　　再次，在一些攝影領(lǐng)域，還可以通過(guò)Inpainting技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字照片中紅眼現(xiàn)象的消除，或是分次拍攝的數(shù)字照片在拼接全景圖像時(shí)，可通過(guò)Inpainting技術(shù)修復(fù)相鄰照片中的重疊部分。
　　
　　Inpainting技術(shù)目前在國(guó)內(nèi)已有不少學(xué)者關(guān)注，在國(guó)外已經(jīng)成為一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。總之，Inpainting的技術(shù)優(yōu)勢(shì)勢(shì)必還會(huì)涉及到更多的圖像應(yīng)用領(lǐng)域，例如生物醫(yī)學(xué)、遙感探測(cè)領(lǐng)域，并在不同領(lǐng)域中促進(jìn)這項(xiàng)技術(shù)更科學(xué)的發(fā)展。