C++实现PatchMatch图像修复算法

PatchMatch算法出自Barnes的论文

PatchMatch: A Randomized Correspondence Algorithm for Structural Image Editing

PatchMatch 算法就是一个找近似最近邻（Approximate Nearest neigbhor)的方法，要比其他ANN算法快上10倍+。

将下面的图理解了，就基本理解了整个算法。

在这里插入图片描述

看上图时，我们以蓝色为主颜色。A代表原图像，矩形框代表待修复的patch块，要修复patch_A块就需要在B（也是原图）中搜索一个最合适的块patch_B，而从patch_A到patch_B的偏移量，就是上图箭头，也就是offset。

蓝色为主patch块，红色是蓝色向左移一个像素，绿色是蓝色向上移一个像素。

上图 (a)：随机初始化 (b)：传播 ©：随机扰动搜索

PatchMatch 的核心思想是利用图像的连续性（consistence），一个图像A的patch_A（蓝色）附近的Patch块（红色绿色）的最近邻（B中的红色绿色框）最有可能出现在Patch_A的最近邻（B中的蓝色框）附近，利用这种图像的连续性大量减少搜索的范围，通过迭代的方式保证大多数点能尽快收敛。

PatchMatch算法是对所有待修复像素迭代修复的，而不是像Criminisi或FMM算法对待修复区域像素优先级排序后进行渐进修复的。

来看算法步骤：

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nffFeKnG-1618805820395)(D:\微信公众号图文\视觉\手撕算法\4月图像修复\PatchMatch算法\截图00.jpg)]$

首先是建立图像的下采样金字塔模型，代码中设定为五层，建立模型后

对A的待修复区域每个patch块随机在B已知区域中匹配一个patch块，即初始化偏置地图（上图a步骤）。

/*********************************
函数声明：初始化偏置图像
参数：NONE
注释：NONE
测试：NONE
**********************************/
void PatchMatch::InitOff(Mat Mask, Mat &Off)
{
 //为方便起见，将所有的都附上，要求不能赋值到非搜索区域
 //初始化格式
 Off = Mat(Mask.size(), CV_32FC2, Scalar::all(0));//2维无符号32位精度浮点数

 for (int i = 0; i < Mask.rows; i++)
 {
  for (int j = 0; j < Mask.cols; j++)
  {
   //不考虑search区域，没有破损，他们的最佳偏移向量当然是0，自己
   if (Mask.at<uchar>(i, j) == search)
   {
    Off.at<Vec2f>(i, j)[0] = 0;  //<Vec2f> 向量，2维，浮点数
    Off.at<Vec2f>(i, j)[1] = 0;
   }
   else//处理hole，采用随机偏置  
   {
    //先初始化2个偏置数r_col,r_row
    int r_col = rand() % Mask.cols; //rand（）产生随机数，主要是产生一个偏置的初始值
    int r_row = rand() % Mask.rows;
    r_col = r_col + j < Mask.cols ? r_col : r_col - Mask.cols;//边界检测
    r_row = r_row + i < Mask.rows ? r_row : r_row - Mask.rows;

    //为什么要有这个循环？因为一次的随机赋值，很可能会出现偏置后的块跑到破损区域，或者是超出限定搜索框的边界
    while (
     !(Mask.at<uchar>(r_row + i, r_col + j) == search //这里加上I，j，是因为他是A投影到B中的搜索偏置
      && abs(r_row) < searchrowratio*Mask.rows)) //searchrowratio=0.5，搜索的时候,确保r_row偏置不会太远，一定是在原图像的大小里 
    {
     r_col = rand() % Mask.cols;
     r_row = rand() % Mask.rows;

     //边界检测
     r_col = r_col + j < Mask.cols ? r_col : r_col - Mask.cols;
     r_row = r_row + i < Mask.rows ? r_row : r_row - Mask.rows;
    }

    //赋偏置值
    Off.at<Vec2f>(i, j)[0] = r_row;
    Off.at<Vec2f>(i, j)[1] = r_col;
   }
  }
 }
}

之后从低分辨率开始，对于每一层金字塔模型进行迭代：

每一次迭代都会遍历原图A待修复区域所有像素。当遍历到当前像素时，执行下面的步骤来进行修复：

步骤一：传播（图中b步骤）

传播会计算原图A当前像素块patch_A（蓝色）对应的B中的patch_B_1，patch_A上方（绿色）（奇数次迭代为下方）对应的B中的patch_B_2，patch_A左侧（红色）（奇数次迭代为右侧）对应的B中的patch_B_3这三个patch块中与patch_A相似度最高的patch块。

计算相似度函数为

//以块为单位，用所有像素点的相同颜色通道的差平方来简单判断相似度
float PatchMatch::Distance(Mat Dst, Mat Src)
{
 float distance = 0;

 for (int i = 0; i < Dst.rows; i++)
 {
  for (int j = 0; j < Dst.cols; j++)
  {
   for (int k = 0; k < 3; k++)//K=3个颜色通道
   {
    int tem = Src.at < Vec3b >(i, j)[k] - Dst.at < Vec3b >(i, j)[k];
    distance += tem * tem;//差平方
   }
  }
 }

 return distance;
}

传播函数：

//迭代第一步：传播
//（now_row, now_col）：patch里的像素
//odd：当前迭代次
void PatchMatch::Propagation(Mat Dst, Mat Src, Mat Mask, Mat &Off, int row, int col,int odd)
{
 Mat DstPatch = GetPatch(Dst, row, col);//获取长度为 patchsize = 3 的边界框, (row, col)代表的是中心像素点坐标

 if (odd % 2 == 0)//偶次迭代
 {
  //提取(row, col)的match块
  Mat SrcPatch = GetPatch(Src, row + Off.at < Vec2f >(row, col)[0],
   col + Off.at < Vec2f >(row, col)[1]);

  //提取(row, col-1)的match块
  Mat LSrcPatch = GetPatch(Src, row + Off.at < Vec2f >(row, col - 1)[0],
   col - 1 + Off.at < Vec2f >(row, col - 1)[1]);

  //提取(row-1, col)的match块
  Mat USrcPatch = GetPatch(Src,
   row - 1 + Off.at < Vec2f >(row - 1, col)[0],
   col + Off.at < Vec2f >(row - 1, col)[1]);

  //返回上面4个块最相似的块的代表数字，用于switch判断
  int location = GetMinPatch1(DstPatch, SrcPatch, LSrcPatch, USrcPatch);

  //利用上面的信息更新像素点的偏置地图
  switch (location)
  {
   //若是1则不更新
  case 2:
   Off.at < Vec2f >(row, col)[0] = Off.at < Vec2f >(row, col - 1)[0];
   Off.at < Vec2f >(row, col)[1] = Off.at < Vec2f >(row, col - 1)[1] - 1;
   break;
  case 3:
   Off.at < Vec2f >(row, col)[0] = Off.at < Vec2f >(row - 1, col)[0] - 1;
   Off.at < Vec2f >(row, col)[1] = Off.at < Vec2f >(row - 1, col)[1];
   break;
  }
 }

 else//奇数次迭代
 {
  Mat SrcPatch = GetPatch(Src, row + Off.at < Vec2f >(row, col)[0],
   col + Off.at < Vec2f >(row, col)[1]);
  Mat RSrcPatch = GetPatch(Src, row + Off.at < Vec2f >(row, col + 1)[0],
   col + 1 + Off.at < Vec2f >(row, col + 1)[1]);
  Mat DSrcPatch = GetPatch(Src,
   row + 1 + Off.at < Vec2f >(row + 1, col)[0],
   col + Off.at < Vec2f >(row + 1, col)[1]);

  int location = GetMinPatch1(DstPatch, SrcPatch, RSrcPatch, DSrcPatch);
  switch (location)
  {
  case 2:
   Off.at < Vec2f >(row, col)[0] = Off.at < Vec2f >(row, col + 1)[0];
   Off.at < Vec2f >(row, col)[1] = Off.at < Vec2f
   >(row, col + 1)[1] + 1;
   break;
  case 3:
   Off.at < Vec2f >(row, col)[0] = Off.at < Vec2f
   >(row + 1, col)[0] + 1;
   Off.at < Vec2f >(row, col)[1] = Off.at < Vec2f >(row + 1, col)[1];
   break;
  }
 }
}

步骤二：随机扰动搜索（图中c步骤）

为了避免陷入局部极值，再额外再随机生成几个patch位置作为候选patch块，若小于当前patch，则更新。

随机扰动会在原图A中，以当前像素为中心点，初始半径区域为全图，在此区域内随机找寻patch块并与patch_A原本对应的B中的patch块对比，若更相似则更新对应关系offset，然后以新的patch_B为中心，半径缩小一倍，继续搜索，直到半径缩小为1，更新完毕。

//迭代第二步：随机搜索
//（row,col）=（now_row, now_col）：修复patch里的像素
void PatchMatch::RandomSearch(Mat Dst, Mat Src, Mat Mask, Mat &Off, int row, int col)
{
 Mat DstPatch = GetPatch(Dst, row, col);//获取修复基准框，在框内操作

 //迭代指数
 int attenuate = 0;

 while (true)
 {
  //获取随机参数，在 [-1;1] 间
  float divcol = rand() % 2000 / 1000.0f - 1.0f;
  float divrow = rand() % 2000 / 1000.0f - 1.0f;

  //减小框大小的公式，𝑢_𝑖=𝑣_0+𝑤*𝛼^𝑖*𝑅_𝑖
  //行列分别处理，MaxWindow：原始框宽度；divcol：随机系数；pow(A,B):A的B次方。随迭代次数而变小的缩小系数；RandomAttenuation=0.5；
  float veccol = MaxWindow * pow(RandomAttenuation, attenuate)* divcol;
  float vecrow = MaxWindow * pow(RandomAttenuation, attenuate)* divrow;

  float length = sqrt(veccol * veccol + vecrow * vecrow);
  //如果低于1个像素，没有意义，直接结束整个循环，对下一个像素处理
  if (length < 1)
   break;

  //x方向,前2项指向(row, col)的match块，后面是公式的后一项
  int nowrow = row + Off.at < Vec2f >(row, col)[0] + vecrow;
  //y方向
  int nowcol = col + Off.at < Vec2f >(row, col)[1] + veccol;

  //判断随机搜索的patch不越界，在search内
  if (nowcol >= 0 && nowcol <= Off.cols - 1 && nowrow >= 0
   && nowrow <= Off.rows - 1
   && Mask.at < uchar >(nowrow, nowcol) == search
   && abs(nowrow - row) < searchrowratio * Mask.rows)//abs：绝对值
  {
   //取出原来的match块
   Mat SrcPatch1 = GetPatch(Src, Off.at < Vec2f >(row, col)[0] + row,
    Off.at < Vec2f >(row, col)[1] + col);
   //取出现在的随机match块
   Mat SrcPatch2 = GetPatch(Src, nowrow, nowcol);

   //对比相似性，找出最好的块
   int location = GetMinPatch2(DstPatch, SrcPatch1, SrcPatch2);

   //结合最好的相似块给像素新的偏置值
   switch (location)
   {
   case 2:
    Off.at < Vec2f >(row, col)[1] = nowcol - col;
    Off.at < Vec2f >(row, col)[0] = nowrow - row;
    break;
   }
  }

  //迭代指数增加
  attenuate++;
 }
}

经过该两个步骤，本次迭代完毕。

当最终迭代完成后，就完成了整个修复过程。

算法效果

在这里插入图片描述

可以看到效果还是可以的，速度也比较快。

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