IMAGE inpaint

Mechboy·2024년 9월 22일

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IMAGE inpaint

IMAGE inpainting의 정의

image inpainting 기술은 손상된 부분을 복원 하는 영상처리 기술
이미지의 특정부분을 복원 하기 위해서 복원이 필요한 부분의 주변 픽셀 정보를 참고하여 유사한 정보를 복원한다.
이때 마스크 Layer 를 활용하여 이미지 복원 영역을 지정하여 해당 영역을 기준으로 진행함

(좌측: mask layer, 우측: 오리지널 이미지)

inpaint

inpaint()

Opencv에서 활용되는 image inpaint 매소드
```
dst = cv2.inpaint(src, inpaintMask, inpaintRadius, flags)
```
dst: 복원이 완요된 이미지를 저장하기 위한 변수
src : 복원이 필요한 이미지
inpaintMask : 복원이 필요한 영역을 지정한 마스크
inpaintRadius : 복원을 진행할때 참고 하는 영역, 일반적으로는 적은 반경을 참고 할 수록 복원이미지에서 blur효과가 적어진다.
flags: INPAINT_NS (Navier-Stokes based method) 혹은 INPAINT_TELEA (Fast marching based method)

inpainting flag에 대한 추가 설명

1. Navier-Stokes equations

수학적 설명이 필요한 경우에는 아래 논문을 참고
Navier-Stokes, Fluid Dynamics, and Image and Video Inpainting

해당 방법은 나비에 스토크스 방정식으로 계산하기 위해 이미지를 표현하는 정보를 하나의 field로 생각하여 접근함.

2. Fast Marching Method

수학적 설명이 필요한 경우에는 아래 논문을 참고
An Image Inpainting Technique Based on the Fast Marching Method

복원이 필요한 영역의 경계부분부터 시작하여 중심부까지 순차적으로 진행하는 방법.

inpaint 구현

외장 모듈 불러오기

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

이미지 불러오기

# Read image in color mode.
filename = "images/Lincoln.jpg"
img = cv2.imread(filename, cv2.IMREAD_COLOR)

# If image is not read properly, return error.
if img is None:
    print('Failed to load image file: {}'.format(filename))

이미지 불러오기

# Read image in color mode.
filename = "images/Lincoln.jpg"
img = cv2.imread(filename, cv2.IMREAD_COLOR)

# If image is not read properly, return error.
if img is None:
    print('Failed to load image file: {}'.format(filename))

이미지 및 복사 및 마스크 레이어 생성

# Create a copy of original image.
img_mask = img.copy()
# Create a black copy of original image, acts as a mask.
inpaintMask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)

이미지 복원

while True:
    ch = cv2.waitKey()
    if ch == 27:
        cv2.destroyAllWindows()
        break
    if ch == ord('t'):
        # Use Algorithm proposed by Alexendra Telea: Fast Marching Method (2004).
        res_FMM = cv2.inpaint(src=img_mask, inpaintMask=inpaintMask, inpaintRadius=3, flags=cv2.INPAINT_TELEA)
        cv2.imshow('Inpaint Output using FMM', res_FMM)
    if ch == ord('n'):
        res_NS = cv2.inpaint(src = img_mask, inpaintMask = inpaintMask, inpaintRadius=3, flags=cv2.INPAINT_NS)
        cv2.imshow('Inpaint Output using NS Technique', res_NS)
    if ch == ord('r'):
        img_mask[:] = img
        inpaintMask[:] = 0
        sketch.show()