1. 前言
对于数字图像处理，图片修复技术是其中的一个重要方面。当图像存在噪声、模糊和缺失等问题时，我们需要一些方法对图像进行恢复。针对这个问题，本文将介绍Golang实现图片的笔画提取和图像修复的方法。
2. 图片的笔画提取
笔画提取是指在一张二值图像中提取出图形的轮廓线。这里介绍一种基于边缘检测的笔画提取方法，简单易懂。
2.1 边缘检测
边缘检测主要是指在图像中找到像素值变化的位置，其中著名的算法有Sobel、Prewitt、Roberts、Canny等。下面介绍一下Sobel算法：
func sobel(gImg image.Image) image.Image {
gMat := img2Matrix(gImg)
m, n := gMat.Dims()
dx := mat.NewDense(m, n, nil)
dy := mat.NewDense(m, n, nil)
for i := 1; i < m-1; i++ {
for j := 1; j < n-1; j++ {
dx.Set(i, j, -gMat.At(i-1, j-1) - 2*gMat.At(i-1, j) - gMat.At(i-1, j+1) + gMat.At(i+1, j-1) + 2*gMat.At(i+1, j) + gMat.At(i+1, j+1))
dy.Set(i, j, -gMat.At(i-1, j-1) - 2*gMat.At(i, j-1) - gMat.At(i+1, j-1) + gMat.At(i-1, j+1) + 2*gMat.At(i, j+1) + gMat.At(i+1, j+1))
}
}
img := &image.Gray{Pix: make([]uint8, m*n), Stride: n, Rect: image.Rect(0, 0, n, m)}
for i := 0; i < m; i++ {
for j := 0; j < n; j++ {
pix := uint8(math.Sqrt(math.Pow(dx.At(i, j), 2) + math.Pow(dy.At(i, j), 2)))
img.SetGray(j, i, color.Gray{Y: pix})
}
}
return img
}
以上代码中，变量gImg是输入的二值图像，函数返回值为提取后的边缘图像。具体实现是根据Sobel算子来对图像进行卷积操作，得到x方向和y方向的梯度值，然后合并成一个边缘图像。
2.2 轮廓线提取
对于得到的边缘图像，需要做一些处理才能得到想要的轮廓线。下面介绍一种连通分量和轮廓线提取算法。
func bwLabel(img image.Image) ([][]image.Point, []image.Image) {
m, n := img.Bounds().Max.Y, img.Bounds().Max.X
pixels := img.(*image.Gray).Pix
visited := make([]bool, m*n)
labels := make([][]int, m)
for i := range labels {
labels[i] = make([]int, n)
}
label := 1
var areas []int
var rects []image.Rectangle
var compPixels [][]image.Point
var visit []func(x, y int)
visit = []func(x, y int){
func(x, y int) {
visited[y*n+x] = true
labels[y][x] = label
if compPixels[label] == nil {
compPixels[label] = []image.Point{{x, y}}
} else {
compPixels[label] = append(compPixels[label], image.Point{x, y})
}
},
func(x, y int) {
if x > 0 && !visited[y*n+x-1] && pixels[y*n+x-1] == 0xff {
visit[len(visit)-1](x-1, y)
}
if x < n-1 && !visited[y*n+x+1] && pixels[y*n+x+1] == 0xff {
visit[len(visit)-1](x+1, y)
}
if y > 0 && !visited[(y-1)*n+x] && pixels[(y-1)*n+x] == 0xff {
visit[len(visit)-1](x, y-1)
}
if y < m-1 && !visited[(y+1)*n+x] && pixels[(y+1)*n+x] == 0xff {
visit[len(visit)-1](x, y+1)
}
},
}
var dfs func(x, y int)
dfs = func(x, y int) {
visit[len(visit)-1](x, y)
for compPixels[label+1] != nil {
label++
}
rects = append(rects, boundingBox(compPixels[label]))
areas = append(areas, len(compPixels[label]))
}
for y := 0; y < m; y++ {
for x := 0; x < n; x++ {
if labels[y][x] == 0 && pixels[y*n+x] == 0xff {
compPixels = append(compPixels, nil)
areas = append(areas, 0)
rects = append(rects, image.Rect(x, y, x+1, y+1))
visit = append(visit, dfs)
dfs(x, y)
}
}
}
var retLabels [][]image.Point
retImages := make([]image.Image, len(rects))
for i := range rects {
r := compPixels[i+1]
retImages[i] = image.NewGray(rects[i])
retLabels = append(retLabels, r)
for _, p := range r {
retImages[i].SetGray(p.X-rects[i].Min.X, p.Y-rects[i].Min.Y, color.Gray{Y: 0xff})
}
}
return retLabels, retImages
}
以上代码中，变量img是输入的边缘图像，该函数返回值为一个切片和一个切片，第一个切片中包含不同连通分量的轮廓线的像素点坐标，第二个切片中包含对应的轮廓线图像。
3. 图像修复
上一部分介绍了有关图片笔画提取的内容，本部分将实现一个简单的图像修复方法——根据周围像素值的平均值来恢复图像
3.1 恢复算法
假设我们现在有一个图像，其中一部分像素点的值已被损坏或丢失。下面是一种简单的修复方法：用周围像素值的平均值来代替损坏或丢失的像素值。
func fixImage(img image.Image, mask [][]bool) image.Image {
m, n := img.Bounds().Max.Y, img.Bounds().Max.X
rgb := img.(*image.RGBA)
pix := make([][]*color.RGBA, m)
for i := range pix {
pix[i] = make([]*color.RGBA, n)
}
for i := range mask {
for j := range mask[i] {
if mask[i][j] {
pix[i][j] = rgb.At(j, i).(*color.RGBA)
}
}
}
for i := range mask {
for j := range mask[i] {
if !mask[i][j] {
var r, g, b uint32
var count int
if i > 0 && mask[i-1][j] {
count++
c := pix[i-1][j]
r += uint32(c.R)
g += uint32(c.G)
b += uint32(c.B)
}
if j > 0 && mask[i][j-1] {
count++
c := pix[i][j-1]
r += uint32(c.R)
g += uint32(c.G)
b += uint32(c.B)
}
if i+1 < m && mask[i+1][j] {
count++
c := pix[i+1][j]
r += uint32(c.R)
g += uint32(c.G)
b += uint32(c.B)
}
if j+1 < n && mask[i][j+1] {
count++
c := pix[i][j+1]
r += uint32(c.R)
g += uint32(c.G)
b += uint32(c.B)
}
if count > 0 {
rgb.SetRGBA(j, i, color.RGBA{uint8(r / uint32(count)), uint8(g / uint32(count)), uint8(b / uint32(count)), 0})
}
}
}
}
return rgb
}
以上代码中，输入图像为变量img，mask是一个二维切片，表示哪些像素点是损坏或丢失的；函数返回恢复后的图像。
3.2 实现效果
下面把笔画提取和图像修复两部分合在一起，在一张已损坏图像上实现自动修复。首先，我们需要载入一张测试图片。
func loadImage(name string) image.Image {
file, err := os.Open(name)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer file.Close()
img, _, err := image.Decode(file)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
return img
}
func main() {
img := loadImage("damaged.png")
mask, edges := getMask(img, 30, 128)
for i, e := range edges {
saveImage("edge"+strconv.Itoa(i+1)+".png", e)
}
fixed := fixImage(img, mask)
saveImage("fixed.png", fixed)
}
3.3 实现效果
以下是输入、笔画提取和恢复后的输出。
输入图像：
笔画提取：
恢复后的图像：
4. 总结
本文介绍了Golang实现图片的笔画提取和图像修复的方法。笔画提取主要是使用边缘检测方法，得到图像的轮廓线；而图像修复则是基于周围像素值的平均值来进行，实现简单但效果较好。以上所述内容，仅供参考，读者可以自行尝试实现不同的方法，并对其进行不断优化。