图像纹理分析，空洞填补

简介

　　本篇主要是对纹理分析，空洞填补实现的笔记记录。
简单的原理概括就是：找到在图像上，和以每个空洞像素为中心的矩形区域纹理最相似的块，用该块对应位置像素，填充该空洞区域像素。
参考论文：Texture Synthesis by Non-parametric Sampling

具体实现

纹理提取

　　1、输入的原图像为src，设置区域块大小为：WindowSize；创建一张空白图片SampleImage，size为（(2*windowSize+1)*(2*windowSize+1)，src.width * src.height）。
　　2、原图像上从头开始，依次取出Rect(2*windowSize+1， 2*windowSize+1)大小的块区域，填入到图像SampleImage每一行中。
　　3、依次检测SampleImage每一行中像素值是否有值为0，表示包含空洞区域，如果有，则该行从SampleImage中删除。

原图像和得到的SampleImage如下：

原图像

SampleImage

掩码计算

　　这里填充空洞的过程，是从空洞的外圈，一圈一圈的往里面填，知道空洞整个填满。因此每一轮的掩码获取方式为：1、提取出当前待处理图片的非空洞区域为pic1；2、对非空洞区域进行膨胀得到pic2；3、pic2 - pic1，得到我们需要的掩码图像。
　　对应结果如下：

高斯权重核计算

　　1、根据掩码图像，找到Src图像上，对应像素点坐标，保存到结构SrcMaskAddr中。
　　2、以第一个待处理的像素点为中心,在Src上取出一个Rect((2 * WindowSize + 1), (2 * WindowSize + 1))矩形区域Template;
3、对该矩形区域取掩码ValidMask，将区域中位于空洞部分的，置为0，其他置为1.
4、生成一个高斯核GaussMask，size为(2 * WindowSize + 1), (2 * WindowSize + 1)。
5、将GaussMask与掩码ValidMask相乘，得到非空洞区域的高斯核：dotmask
5、dotmask所有子项相加，得到权重结果：TotWeight

块相似度计算

　　1、新建一个tempmtx，size和SampleImage一致，将Template中所有数据，保存到tempmtx第一行中，接着tempmtx将第一行数据，复制到它所有列中。
　　2、同样的操作，将dotmask所有子项作为为一行，复制出size和SampleImage一致的结构：dotmask2。
　　3、将tempmtx和SampleImage对应相减，接着对差值求平均，保存到dist。
　　4、将dist和dotmask2相乘，接到结果SDD。
　　5、将SDD每一行相加，得到SDD2。
注意：这里的SDD2保存的就是：当前处理块tempmtx和SampleImage上保存的图像所有纹理，做比较后的相似度结果。

结果选取

　　1、比较SDD2中所有元素值，对应元素值最小的那块，作为目标块，该块的中心像素值，填充到矩形块tempmtx中心上，该空洞像素点就被填充了。
　　2、不断的轮询遍历，直到SrcMaskAddr中保存到所有空洞区域坐标整个处理完毕。

结果显示

　　对应的处理结果如下：

原图像                      结果图像