Stadiu Actual (1) [611401]

1 Stadiul actual
1.1 Introducere
De-a lungul timpului îmbunătățirea imaginilor a devenit de interes principal, având la bază
algoritmul de inpainting. Termenul inpainting provine din restaurarea artei, unde se mai numește
retușare. Opera de artă medievală a început să fie restaurată încă din perioada Renașterii, scopul
fiind de a aduce imaginile medievale „la zi” în ceea ce privește completarea eventualelor lacune.
Rolul algoritmul de inpainting este restaurarea porțiunilor deteriorate ale unei imagini (de
exemplu, o fotografie veche în ca re zgârieturile au lăsat goluri de imagine) sau eliminarea
elementelor nedorite prezente în imagine (de exemplu, un microfon care apare îmtr -un cadru de
film).
La momentul actual se folosesc diverse programe prin care imaginile sunt modificate,
încercând să fie aduse la starea lor inițială . Există diferite modificări ce pot fi aduse unei imagini
precum: metode de filtrare prin care imaginile primesc nuanțe și contraste mai plăcute,
eliminare a obiectelor nedorite prin blurare, inserarea unor obie cte asupra fotografiilor și
filmulețelor video. Câteva aplicați i actual e care folose sc algoritmul de inpainting s unt “Adobe
photoshop”, “Affinity Photo” etc [1].
Algoritmul care compune orice metodă de prelucrare de imagine are în componența sa mai
multe metode și algoritmi mai mici, algoritmi care au un singur scop. În lucrarea de față
eliminarea defectelor este realizată cu ajutorul a două etape:

• Difuzie
• Sinteză

Operatia de inpanting are ca scop reconstrucția zonei pierdute și se poate realiza cu ajutorul
algoritmilor sau metodelor următoare:

– Algoritm de tip Perona -Malik
– Algoritmul lui Bertalmio
– Algoritmul lui Criminisi , etc.

În lucrarea de față am folosit metoda difuziei bazată pe algoritmul de tip Perona -Malik
pentru a im plementa algoritmul de inpainting. Ea constă în recuperarea părții pierdute ale unei
imagini deteriorate. Ecuații le cu derivate parțiale (PDE) sunt pe scară largă utilizate și s -au
dovedit a fi eficiente și foarte populare în ultimele două decenii [2].

Algortimul lui Bertalmio este un algortim care constă în descompunerea imaginii originale în
suma a două imagini, una care conține structura de bază a imaginii și cealaltă textur a. Cele două
imagini reconst ruite sunt apoi adăugate din nou împreună pentru a obține reconstrucția finală a
datelor originale.

S-a constatat c ă algoritmul propus de Bertalmio reface cu succes imaginile, când metoda este
aplicată pe măști care au o suprafață mai mică. Dezavantajul major al algoritmului este că pentru
măștile mari, datorită difuziei, apare un efect de estompare și prin urmare, algoritmul nu reușește
să restaureze imaginile texturale [3].

Algoritmul lui Criminisi este un algoritm tipic cu ajutorul căruia se pot elimina defectel e din
imagini. Acesta poate fi aplicat pentru restaurarea imaginilor cu suprafețe mari și poate obține
efecte vizuale mai bune. Algoritmul folosește o metodă de sinteză a texturii bazată pe model
pentru a copia regiunea pixelului sursă a imaginii potrivite. Regiunea țintă este apoi comp letată
cu pixelul duplicat. Regiunea țintă conține informații despre textură și structură. Informația
configurațiilor dintre regiuni poate fi obținută modificând ordinea de umplere a pixelilor. Acest
algoritm rezolvă problema de textură și structură a in formației generate în mod simultan și
menține o eficiență ridicată, ceea ce reprezintă un avantaj al algoritmului original de sinteză de
texturi.
Acesta este de fapt un algoritm de restaurare a imaginilor bazat pe structură și textură, iar
principiul pe ca re funcționează este prezentat în Figura 1 [4].

Figura 1. Principiul algoritmului lui Criminisi [1]

▪ Ω – reprezintă zona țintă care trebuie să fie re staurat ă;
▪ Φ – reprezintă o zonă model din imagine, o porțiune de imagine fără defect;
▪ ∂Ω – reprezintă limita dintre zona țintă care trebuie re staurat ă și cea corectă;
▪ p – pixelul țintă situat pe granița dintre cele două zone;
▪ 𝛻𝐼𝑝 – direcția tangențială a punctului de pixel p;
▪ 𝑛𝑝 – vector normal al punctului p;
▪ φ𝑝 – reprezintă bloc ul țintă care urmează să fie r estaurat și care e centrat pe
punctul p;

În urma folosirii algoritmului de inpainting bazat pe difuzie, se poate pierde informația
texturală. Sinteza are rolul de a read uce acele detalii care s -au pierdut în urma procesului de
difuzie pentru ca imaginea să devină cât mai naturală și originală. La baza acestei etape stau
algoritmii:

– Algoritmul Wei și Levoy
– Algoritmul lui A shikhmin
– Algoritmul lui Efros și Freeman , etc.

Algoritmul Wei și Levoy bazat pe pixeli evidențiază vecinătatea pixelului curent și caută în
textura de intrare cea mai similară vecinătate , pentru a putea transfera informație în zona lipsă.

Algoritmul lui Efros și Freeman este o metodă non -parametrică bazată pe patch -uri, mai
exact o inovație care reduce semnificati v tranziția dintre patch -urile sintetizate. Acesta c reează
de fapt noua textură aranjând perfect pa tch-urile complete ale texturii de intrare. Inovația
principal ă a acestei metode este procedura de a copia un nou patch în textura de ieșire, construită
secvențial . Prin crearea unei așa zise tăieri optime de graniță între patch și zona de sinteză,
realizată cu ajutorul unei optimizări liniare, putem evita cât mai mu lte discontinuități posibile.
În Figura 2. pot fi observate trei iterații diferite ale procesului de sinteză. Se observă că la
fiecare iterație se sintetizează un patch.

a. b. c. d.

Figura 2. Sinteză de texturi folosind algoritmul lui Efros și Freeman [2]
a. Imagine intrare, b. 10 iterații, c. 87 iterații, d. 217 iteraț ii

Algoritmul lui Ashikhmin constrânge spațiul de căutare la un grup de pixeli candidați selectați
cu aten ție. Se creează o listă de pixeli candidați care corespund la to ți pixelii sintetiza ți înainte
care se învecineaz ă cu pixelu l curent din imaginea de ie șire. Algoritmul ia în considerare numai
vecin ătățile de pixeli ale pixelilor candidați atunci când încearc ă să găseasc ă cea mai bună
potrivire pentru pixelul curent. Ca urmare a acestui spațiu de căutare restr âns, sinteza tinde să
recreeze structuri coerente cu cele din textura de intrare.

Algoritmul lui Ashikhm in permite, de asemenea, utilizatorului să ghideze sinteza folosind o
hartă a culorilor care descrie aproximativ cum ar trebui să arate imaginea de ieșire. Comparația
vecinătății pixelilului este partiționată între pixelii sintetizați și pixelii din harta culorilor
corespunzătoare pixelilor nesintezizați [5].

Algoritmul de inpainting Perona -Malik și Algoritmul de sinteză a texturii Wei și Levoy
stau la baza lucrării de licență și sunt prezentați în detaliu pe parcursul lucrării .