Python图像处理实战

第12章　图像处理中的其他问题

在本章中，我们将讨论图像处理中一些更高级的问题：首先，从接缝雕刻（seam carving）问题开始，介绍几个应用，第一个应用是内容感知的图像大小调整，第二个应用是从图像中删除目标；其次，讨论无缝克隆，它可以用于无缝地将一个目标从一幅图像复制到另一幅图像；再次，讨论一种图像修复算法，它可以用来复原图像中受损的像素；接下来，研究图像处理中的变分方法及其在图像去噪中的应用；然后，讨论图像绗缝算法及其在纹理合成和图像传输中的应用；最后，将用一个复杂的人脸变形算法来结束本章的讨论。

本章主要包括以下内容：

• 接缝雕刻；
• 无缝克隆和泊松图像编辑；
• 图像修复；
• 变分图像处理；
• 图像绗缝；
• 人脸变形。

12.1　接缝雕刻

接缝雕刻是一种内容感知的图像大小调整技术——每次图像的高度（或宽度）减少一个像素。图像中的垂直接缝是像素从上到下连接的路径，每一行有一个像素。水平接缝是像素从左到右连接的路径，每一列有一个像素。尽管接缝雕刻的底层算法简单且优雅，但直到2007年它才被发现。

现在它是Adobe Photoshop和其他计算机图形应用程序的核心特征。与标准的内容无关的大小调整技术（如裁剪和缩放）不同，接缝雕刻保留了图像最有趣的特征，如宽高比、存在的对象集等。发现和移除接缝包括以下三个部分。

（1）能量计算。第一步是计算像素的能量，这是其重要性的度量——能量越高，像素作为接缝的一部分的可能性就越小。双梯度能量函数可用于能量计算。

（2）接缝识别。下一步是找到总能量最小的垂直或水平接缝。这类似于边加权有向图中的经典最短路径问题，重要的区别是权重是在顶点而不是边。目的是找到从第一行的任何W像素到最后一行的任何W像素的最短路径。有向图是非循环的，假设像素坐标在规定的范围内，其中像素( ...