图像修复方法、装置、电子设备及存储介质

1.本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像修复方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.基于图像中的树状拓扑结构，对图像进行分析是一种常见的图像数据分析手段，目前，通常利用语义分割模型进行树状结构的提取。但现有的语义分割模型不能保证所提取的树状结构完整性，即所提取的树状结构通常会出现部分节点连接断开的情况，因此，需要对所提取的树状结构进行后处理，以修复树状结构的节点连接断开的位置，保证树状结构的完整性。
3.现有的树状拓扑修复方法为人工修复方法，具体的，通过人工对比原始图像和利用语义分割模型提取的树状拓扑结构，识别并手动修复节点连接断开的位置，但手动修复耗时较长，且修复结果依赖于修复者的主观判断，需要一定的经验。因此，通常出现图像中树状结构修复错误的情况，综上，现有技术中图像修复的效率和准确性较差。


技术实现要素：

4.本发明提供了一种图像修复方法、装置、电子设备及存储介质，以解决图像修复的效率和准确性较差的技术问题。
5.根据本发明的一方面，提供了一种图像修复方法，其中，该方法包括：
6.获取待处理图像，提取所述待处理图像中目标对象对应的待处理树形结构，并确定所述待处理树形结构对应的待处理连通分量；
7.确定所述待处理连通分量的数量，在所述数量多于一个的情况下，确定每两个相邻的所述待处理连通分量之间的候选连接权重，基于所述候选连接权重确定所述待处理树形结构对应的权重连接矩阵；
8.根据所述权重连接矩阵对所述待处理树形结构进行修复，得到修复树形结构，以得到修复图像。
9.根据本发明的另一方面，提供了一种图像修复装置，其中，该装置包括：
10.连通分量确定模块，用于获取待处理图像，提取所述待处理图像中目标对象对应的待处理树形结构，并确定所述待处理树形结构对应的待处理连通分量；
11.矩阵确定模块，用于确定所述待处理连通分量的数量，在所述数量多于一个的情况下，确定每两个相邻的所述待处理连通分量之间的候选连接权重，基于所述候选连接权重确定所述待处理树形结构对应的权重连接矩阵；
12.图像修复模块，用于根据所述权重连接矩阵对所述待处理树形结构进行修复，得到修复树形结构，以得到修复图像。
13.根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
14.至少一个处理器；以及
15.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
16.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的图像修复方法。
17.根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的图像修复方法。
18.本发明实施例的技术方案，通过获取待处理图像，提取所述待处理图像中目标对象对应的待处理树形结构，并确定所述待处理树形结构对应的待处理连通分量；确定所述待处理连通分量的数量，在所述数量多于一个的情况下，确定每两个相邻的所述待处理连通分量之间的候选连接权重，基于所述候选连接权重确定所述待处理树形结构对应的权重连接矩阵；根据所述权重连接矩阵对所述待处理树形结构进行修复，得到修复树形结构，以得到修复图像。基于所提取的连通分量进行图像修复，提高了图像修复的高效性，基于所确定的权重连接矩阵进行树形结构修复，以进行图像修复，提高了图像修复的准确性。
19.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
20.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
21.图1是根据本发明实施例一提供的一种图像修复方法的流程图；
22.图2a是根据本发明实施例提供的一种眼底图像的场景图；
23.图2b是根据本发明实施例提供的一种眼底图像中动脉血管结构的场景图；
24.图2c是根据本发明实施例提供的一种已修复的动脉血管结构的场景图；
25.图3a是根据本发明实施例提供的一种肺部ct图像中的场景图；
26.图3b是根据本发明实施例提供的一种肺部ct图像中肺动脉结构的场景图；
27.图3c是根据本发明实施例提供的一种待修复的肺动脉结构的场景图；
28.图3d是根据本发明实施例提供的一种已修复的肺动脉结构的场景图；
29.图4是根据本发明实施例二提供的一种图像修复方法的流程图；
30.图5是根据本发明实施例提供的一种确定参考连接权重的场景图；
31.图6是根据本发明实施例提供的一种图像修复方法的整体流程图；
32.图7是根据本发明实施例三提供的一种图像修复装置的结构示意图；
33.图8是实现本发明实施例的图像修复方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
34.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是
本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
35.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
36.实施例一
37.图1为本发明实施例一提供了一种图像修复方法的流程图，本实施例可适用于生成树修复的情况，该方法可以由图像修复装置来执行，该图像修复装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该图像修复装置可配置于计算机软件中。如图1所示，该方法包括：
38.s110、获取待处理图像，提取所述待处理图像中目标对象对应的待处理树形结构，并确定所述待处理树形结构对应的待处理连通分量。
39.其中，所述待处理图像可以理解为待修复的图像。可选的，所述待处理图像可以是包括树形结构的图像。在本发明实施例中，所述待处理图像可以根据场景需求预设，在此不做具体限定。示例性的，在医疗场景下，所述待处理图像可以是包可以动脉血管结构的眼底图像(参考图2a)或包括肺动脉结构的肺部ct图像(参考图3a)。
40.所述目标对象可以理解为所述待处理图像中存在树形结构的对象。可选的，在所述待处理图像为眼底图像的情况下，所述目标对象可以是动脉血管。在所述待处理图像为肺部ct图像的情况下，所述目标对象可以是肺动脉。
41.所述待处理树形结构可以理解为待处理图像中目标对象对应的树形结构。可选的，在所述待处理图像为眼底图像的情况下，所述待处理树形结构可以是动脉血管结构。在所述待处理图像为肺部ct图像的情况下，所述待处理树形结构可以是肺动脉结构(参考图2b和图3b)。
42.所述待处理连通分量可以理解为所述待处理树形结构对应的至少一个连通域(参考图2b和图3c)。
43.可选的，所述提取所述待处理图像中目标对象对应的待处理树形结构，并确定所述待处理树形结构对应的待处理连通分量，包括：
44.通过lee算法对所述待处理图像中的所述目标对象进行骨骼提取，得到所述待处理树形结构；
45.遍历并标记所述待处理树形结构中的各个连通分量，得到所述待处理树形结构对应的所述待处理连通分量。
46.可选的，通过深度优先搜索算法遍历整个所述待处理树形结构，并对所述待处理树形结构中各个连通分量进行标记，得到所述待处理树形结构对应的所述待处理连通分量。
47.在本发明实施例中，通过lee算法对所述待处理图像进行骨骼提取，可以基于所述
待处理图像的边缘信息，在所述待处理图像中构建骨骼化的细线结构，以得到所述待处理树形结构，提高了骨骼提取的高效性，并可以在保留待处理树形结构的情况下，减少冗余信息，保证了所提取的所述待处理树形结构的精准性。
48.s120、确定所述待处理连通分量的数量，在所述数量多于一个的情况下，确定每两个相邻的所述待处理连通分量之间的候选连接权重，基于所述候选连接权重确定所述待处理树形结构对应的权重连接矩阵。
49.其中，所述候选连接权重可以理解为每两个相邻的所述待处理连通分量之间的连接权重。所述权重连接矩阵可以理解为基于每两个相邻的所述待处理连通分量之间的候选连接权重组成的，所述待处理树形结构对应的矩阵。
50.s130、根据所述权重连接矩阵对所述待处理树形结构进行修复，得到修复树形结构，以得到修复图像。
51.其中，所述修复树形结构可以理解为根据所述权重连接矩阵对所述待处理树形结构进行修复后，得到的树形结构(参考图2c和图3d)。
52.所述修复图像可以理解为所述修复树形结构对应的图像。
53.可选的，所述根据所述权重连接矩阵对所述待处理树形结构进行修复，得到修复树形结构，以得到修复图像，包括：
54.将所述权重连接矩阵中的最小的所述候选连接权重，作为目标连接权重；
55.连接所述目标连接权重对应的两个所述待处理连通分量，得到修复树形结构，以得到所述修复树形结构对应的修复图像。
56.其中，所述目标连接权重可以理解为所述权重连接矩阵中的最小的所述候选连接权重。
57.可选的，在所述得到所述修复树形结构对应的修复图像之后，还包括：
58.确定所述修复图像对应的所述修复树形结构的所述待处理连通分量的数量，在所述数量多于一个的情况下，返回执行确定每两个相邻的所述待处理连通分量之间的候选连接权重，基于所述候选连接权重确定所述待处理树形结构对应的权重连接矩阵，根据所述权重连接矩阵对所述待处理树形结构进行修复，得到修复树形结构，以得到修复图像的操作；
59.直至所述修复图像对应的所述修复树形结构的待处理连通分量的数量为一个的情况下，将当前所述修复图像作为目标图像。
60.其中，所述目标图像可以理解包括一个所述待处理连通分量的所述修复树形结构对应的所述修复图像。
61.本发明实施例的技术方案，通过获取待处理图像，提取所述待处理图像中目标对象对应的待处理树形结构，并确定所述待处理树形结构对应的待处理连通分量；确定所述待处理连通分量的数量，在所述数量多于一个的情况下，确定每两个相邻的所述待处理连通分量之间的候选连接权重，基于所述候选连接权重确定所述待处理树形结构对应的权重连接矩阵；根据所述权重连接矩阵对所述待处理树形结构进行修复，得到修复树形结构，以得到修复图像。基于所提取的连通分量进行图像修复，提高了图像修复的高效性，基于所确定的权重连接矩阵进行树形结构修复，以进行图像修复，提高了图像修复的准确性。
62.实施例二
63.图4为本发明实施例二提供的一种图像修复方法的流程图，本实施例是针对上述实施例中所述确定每两个相邻的所述待处理连通分量之间的候选连接权重进行细化。如图4所示，该方法包括：
64.s210、获取待处理图像，提取所述待处理图像中目标对象对应的待处理树形结构，并确定所述待处理树形结构对应的待处理连通分量。
65.s220、确定所述待处理连通分量的数量，在所述数量多于一个的情况下。
66.s230、将当前两个相邻的所述待处理连通分量，确定为第一连通分量和第二连通分量，并将所述第一连通分量中的像素点确定为第一像素点，将所述第二连通分量中的像素点确定为第二像素点。
67.其中，所述第一连通分量和第二连通分量为当前两个相邻的所述待处理连通分量。所述第一像素点为所述第一连通分量中的像素点。所述第二像素点为所述第二连通分量中的像素点。可以理解的是，所述第一连通分量可以包括多个所述第一像素点，所述第二连通分量可以包括多个所述第二像素点。
68.s240、针对当前所述第一像素点和当前所述第二像素点，确定所述第一像素点的第一点主导方向和所述第二像素点的第二点主导方向，并基于所述第一点主导方向和所述第二点主导方向确定所述第一像素点和所述第二像素点之间的参考连接权重。
69.其中，所述第一点主导方向可以理解为所述第一像素点的点主导方向。
70.所述第二点主导方向可以理解为所述第二像素点的点主导方向。
71.所述参考连接权重可以理解为所述第一像素点和所述第二像素点之间的连接权重。
72.可选的，所述确定所述第一像素点的第一点主导方向和所述第二像素点的第二点主导方向，包括：
73.获取所述第一像素点的第一坐标和所述第二像素点的第二坐标；
74.基于所述第一坐标和所述第二坐标确定所述第一点主导方向和所述第二点主导方向，其中，所述第一坐标和所述第二坐标为维度相同的多维坐标。
75.其中，所述第一坐标可以理解为当前所述第一像素点的坐标。在本发明实施例中，所述第一坐标的维度可以根据场景需求设定，在此不做具体限定。示例性的，所述第一坐标可以是(x1,x2)或(x1,x2,
…
,xn)等。
76.所述第二坐标可以理解为当前所述第二像素点的坐标。在本发明实施例中，所述第二坐标的维度可以根据场景需求设定，在此不做具体限定。示例性的，所述第二坐标可以是(y1,y2)或(y1,y2,
…
,yn)等。
77.可选的，所述基于所述第一坐标和所述第二坐标确定所述第一点主导方向和所述第二点主导方向，包括：
78.采用所述第一坐标和所述第二坐标，基于如下方式确定所述第一点主导方向和所述第二点主导方向：
79.d1＝(y
1-x1,y
2-x2,
…
,y
n-xn)
80.d2＝(x
1-y1,x
2-y2,
…
,x
n-yn)
81.其中，d1表示第一点主导方向，d2表示第二点主导方向，x1表示当前第一像素点的一维坐标，x2表示当前第一像素点的二维坐标，xn表示当前第一像素点的n维坐标,y1表示当
前第二像素点的一维坐标，y2表示当前第二像素点的二维坐标，yn表示当前第二像素点的n维坐标。
82.可选的，所述基于所述第一点主导方向和所述第二点主导方向确定所述第一像素点和所述第二像素点之间的参考连接权重，包括：
83.确定所述第一像素点和所述第二像素点的候选路径，并根据所述候选路径确定欧氏距离；
84.确定所述第一点主导方向和所述第二点主导方向之间的第一夹角、所述第一点主导方向与所述候选路径之间的第二夹角以及所述第一点主导方向和所述第二点主导方向之间的第三夹角；
85.根据所述欧氏距离、所述第一夹角、所述第二夹角以及所述第三夹角确定所述参考连接权重。
86.其中，所述候选路径可以理解为所述第一像素点和所述第二像素点之间的直线路径。所述欧氏距离可以理解为所述候选路径对应的距离。所述第一夹角可以理解为所述第一点主导方向和所述第二点主导方向之间的夹角。所述第二夹角可以理解为所述第一点主导方向与所述候选路径之间的夹角。所述第三夹角可以理解为所述第一点主导方向和所述第二点主导方向之间的夹角。参考图5，其中，l表示候选路径，α表示第一夹角，θ1表示第二夹角，θ2表示第三夹角。
87.s250、确定每个所述第一像素点和每个所述第二像素点之间的多个参考连接权重，并将多个所述参考连接权重中最小的所述参考连接权重确定为当前两个相邻的所述待处理连通分量之间的所述候选连接权重。
88.可选的，针对每个所述第一像素点和每个所述第二像素点，根据所述欧氏距离、所述第一夹角、所述第二夹角以及所述第三夹角确定所述参考连接权重，并将多个所述参考连接权重中最小的所述参考连接权重确定为当前两个相邻的所述待处理连通分量之间的所述候选连接权重，具体计算方式为：
89.w
ij
＝min{||l||2(sin(α)+sin(θ1)+sin(θ2)+1)}
90.其中，w
ij
表示候选连接权重，||l||2表示欧氏距离，α表示第一夹角，θ1表示第二夹角，θ2表示第三夹角。
91.s260、基于所述候选连接权重确定所述待处理树形结构对应的权重连接矩阵。
92.可选的，在所述待处理图像的所述待处理连通分量的数量为n的情况下，所述待处理树形结构对应的权重连接矩阵，可以是n维邻接矩阵：
[0093][0094]
其中，w表示权重连接矩阵，w
11
表示第一个第一连通分量和第一个第二连通分量之间的候选连接权重，w
n1
表示第一个第一连通分量和第n个第二连通分量之间的候选连接权重，w
nn
表示第n个第一连通分量和第n个第二连通分量之间的候选连接权重。
[0095]
s270、根据所述权重连接矩阵对所述待处理树形结构进行修复，得到修复树形结构，以得到修复图像。
[0096]
本发明实施例的技术方案，通过将当前两个相邻的所述待处理连通分量，确定为
第一连通分量和第二连通分量，并将所述第一连通分量中的像素点确定为第一像素点，将所述第二连通分量中的像素点确定为第二像素点；针对当前所述第一像素点和当前所述第二像素点，确定所述第一像素点的第一点主导方向和所述第二像素点的第二点主导方向，并基于所述第一点主导方向和所述第二点主导方向确定所述第一像素点和所述第二像素点之间的参考连接权重；确定每个所述第一像素点和每个所述第二像素点之间的多个参考连接权重，并将多个所述参考连接权重中最小的所述参考连接权重确定为当前两个相邻的所述待处理连通分量之间的所述候选连接权重。基于点主导方向确定候选连接权重，提高了所确定的每两个相邻的所述待处理连通分量之间的候选连接权重的精准性，进一步保证了基于所述候选连接权重得到的所述待处理树形结构对应的权重连接矩阵的准确性。
[0097]
图6是根据本发明实施例提供的一种图像修复方法的整体流程图。如图6所示，所述图像修复方法的整体流程可以是：
[0098]
1、提取待处理树形结构。使用lee算法对待处理图像进行骨骼提取，得到待处理树形结构。在本发明中，使用lee算法对待处理图像进行骨骼提取，可以基于待处理图像的边缘信息，在待处理图像中构建骨骼化的细线结构，以得到待处理树形结构。可以高效地提取出待处理图像中的重要结构，得到待处理树形结构，并且减少冗余信息，保证所提取的待处理树形结构的精准性。
[0099]
2、标记待处理连通分量。通过深度优先搜索算法，遍历并标记所述待处理树形结构中的各个连通分量，得到所述待处理树形结构对应的所述待处理连通分量。
[0100]
3、计算点主导方向。可以理解的是，树形结构通常是通过生长和分支的过程形成的，结构会受到生物学和物理学的限制，其弯曲程度通常是平滑的。因此，本发明引入点主导方向，用于修复待处理树形结构，提高了树形结构修复以及图像修复的正确性。
[0101]
4、计算候选连接权重。根据所述欧氏距离、所述第一夹角、所述第二夹角以及所述第三夹角确定每两个相邻的所述待处理连通分量之间的候选连接权重。
[0102]
5、修复待处理树形结构。若待处理图像的待处理连通分量的数量为n，则不同待处理连通分量之间候选连接权重可以构成n维邻接矩阵w；使用bresenham算法连接w中的最小的候选连接权重对应的两个待处理连通分量，得到修复图像；针对修复图像，更新邻接矩阵w；直至修复图像中包括一个待处理连通分量，得到目标图像。
[0103]
本发明引入了目标对象的树形结构，将待处理图像中待处理树形结构的断点修复问题转化为了待处理连通分量的连接问题。通过分析和利用各个待处理连通分量之间的关系，有效地连接了待处理树形结构的断开部分，实现了图像修复。
[0104]
本发明根据待处理树形结构在当前方向上具有一定延伸性的特性，引入像素点的坐标，确定点主导方向，并将点主导方向作为待处理连通分量连接的度量指标，提高了图像修复的准确性和稳定性。
[0105]
本发明适用于二维、三维及多维的待处理图像，具有更广泛的适用性。
[0106]
实施例三
[0107]
图7为本发明实施例三提供的一种图像修复装置的结构示意图。如图7所示，该装置包括：连通分量确定模块310、矩阵确定模块320以及图像修复模块330；其中，
[0108]
连通分量确定模块310，用于获取待处理图像，提取所述待处理图像中目标对象对应的待处理树形结构，并确定所述待处理树形结构对应的待处理连通分量；矩阵确定模块
320，用于确定所述待处理连通分量的数量，在所述数量多于一个的情况下，确定每两个相邻的所述待处理连通分量之间的候选连接权重，基于所述候选连接权重确定所述待处理树形结构对应的权重连接矩阵；图像修复模块330，用于根据所述权重连接矩阵对所述待处理树形结构进行修复，得到修复树形结构，以得到修复图像。
[0109]
本发明实施例的技术方案，通过获取待处理图像，提取所述待处理图像中目标对象对应的待处理树形结构，并确定所述待处理树形结构对应的待处理连通分量；确定所述待处理连通分量的数量，在所述数量多于一个的情况下，确定每两个相邻的所述待处理连通分量之间的候选连接权重，基于所述候选连接权重确定所述待处理树形结构对应的权重连接矩阵；根据所述权重连接矩阵对所述待处理树形结构进行修复，得到修复树形结构，以得到修复图像。基于所提取的连通分量进行图像修复，提高了图像修复的高效性，基于所确定的权重连接矩阵进行树形结构修复，以进行图像修复，提高了图像修复的准确性。
[0110]
可选的，矩阵确定模块320，包括：像素点确定单元、像素点处理单元以及候选连接权重确定单元；其中，
[0111]
所述像素点确定单元，用于将当前两个相邻的所述待处理连通分量，确定为第一连通分量和第二连通分量，并将所述第一连通分量中的像素点确定为第一像素点，将所述第二连通分量中的像素点确定为第二像素点；
[0112]
所述像素点处理单元，用于针对当前所述第一像素点和当前所述第二像素点，确定所述第一像素点的第一点主导方向和所述第二像素点的第二点主导方向，并基于所述第一点主导方向和所述第二点主导方向确定所述第一像素点和所述第二像素点之间的参考连接权重；
[0113]
所述候选连接权重确定单元，用于确定每个所述第一像素点和每个所述第二像素点之间的多个参考连接权重，并将多个所述参考连接权重中最小的所述参考连接权重确定为当前两个相邻的所述待处理连通分量之间的所述候选连接权重。
[0114]
可选的，所述像素点处理单元，用于：
[0115]
获取所述第一像素点的第一坐标和所述第二像素点的第二坐标；
[0116]
基于所述第一坐标和所述第二坐标确定所述第一点主导方向和所述第二点主导方向，其中，所述第一坐标和所述第二坐标为维度相同的多维坐标。
[0117]
可选的，所述像素点处理单元，用于：
[0118]
确定所述第一像素点和所述第二像素点的候选路径，并根据所述候选路径确定欧氏距离；
[0119]
确定所述第一点主导方向和所述第二点主导方向之间的第一夹角、所述第一点主导方向与所述候选路径之间的第二夹角以及所述第一点主导方向和所述第二点主导方向之间的第三夹角；
[0120]
根据所述欧氏距离、所述第一夹角、所述第二夹角以及所述第三夹角确定所述参考连接权重。
[0121]
可选的，图像修复模块330，包括：连接权重处理单元和图像修复单元；其中，
[0122]
所述连接权重处理单元，用于将所述权重连接矩阵中的最小的所述候选连接权重，作为目标连接权重；
[0123]
所述图像修复单元，用于连接所述目标连接权重对应的两个所述待处理连通分
量，得到修复树形结构，以得到所述修复树形结构对应的修复图像。
[0124]
可选的，图像修复模块330，还包括循环修复单元和目标图像确定单元；其中，
[0125]
所述循环修复单元，用于在所述得到所述修复树形结构对应的修复图像之后，确定所述修复图像对应的所述修复树形结构的所述待处理连通分量的数量，在所述数量多于一个的情况下，返回执行确定每两个相邻的所述待处理连通分量之间的候选连接权重，基于所述候选连接权重确定所述待处理树形结构对应的权重连接矩阵，根据所述权重连接矩阵对所述待处理树形结构进行修复，得到修复树形结构，以得到修复图像的操作；
[0126]
所述目标图像确定单元，用于直至所述修复图像对应的所述修复树形结构的待处理连通分量的数量为一个的情况下，将当前所述修复图像作为目标图像。
[0127]
可选的，连通分量确定模块310，用于：
[0128]
通过lee算法对所述待处理图像中的所述目标对象进行骨骼提取，得到所述待处理树形结构；
[0129]
遍历并标记所述待处理树形结构中的各个连通分量，得到所述待处理树形结构对应的所述待处理连通分量。
[0130]
本发明实施例所提供的图像修复装置可执行本发明任意实施例所提供的图像修复方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
[0131]
实施例四
[0132]
图8示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
[0133]
如图8所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(rom)12、随机访问存储器(ram)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(rom)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(ram)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、rom 12以及ram 13通过总线14彼此相连。输入/输出(i/o)接口15也连接至总线14。
[0134]
电子设备10中的多个部件连接至i/o接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
[0135]
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如图像修复方法。
[0136]
在一些实施例中，图像修复方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算
机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到ram 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的图像修复方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行图像修复方法。
[0137]
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0138]
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
[0139]
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0140]
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0141]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)、区块链网络和互联网。
[0142]
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
[0143]
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0144]
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

技术特征：
1.一种图像修复方法，其特征在于，包括：获取待处理图像，提取所述待处理图像中目标对象对应的待处理树形结构，并确定所述待处理树形结构对应的待处理连通分量；确定所述待处理连通分量的数量，在所述数量多于一个的情况下，确定每两个相邻的所述待处理连通分量之间的候选连接权重，基于所述候选连接权重确定所述待处理树形结构对应的权重连接矩阵；根据所述权重连接矩阵对所述待处理树形结构进行修复，得到修复树形结构，以得到修复图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每两个相邻的所述待处理连通分量之间的候选连接权重，包括：将当前两个相邻的所述待处理连通分量，确定为第一连通分量和第二连通分量，并将所述第一连通分量中的像素点确定为第一像素点，将所述第二连通分量中的像素点确定为第二像素点；针对当前所述第一像素点和当前所述第二像素点，确定所述第一像素点的第一点主导方向和所述第二像素点的第二点主导方向，并基于所述第一点主导方向和所述第二点主导方向确定所述第一像素点和所述第二像素点之间的参考连接权重；确定每个所述第一像素点和每个所述第二像素点之间的多个参考连接权重，并将多个所述参考连接权重中最小的所述参考连接权重确定为当前两个相邻的所述待处理连通分量之间的所述候选连接权重。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一像素点的第一点主导方向和所述第二像素点的第二点主导方向，包括：获取所述第一像素点的第一坐标和所述第二像素点的第二坐标；基于所述第一坐标和所述第二坐标确定所述第一点主导方向和所述第二点主导方向，其中，所述第一坐标和所述第二坐标为维度相同的多维坐标。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一点主导方向和所述第二点主导方向确定所述第一像素点和所述第二像素点之间的参考连接权重，包括：确定所述第一像素点和所述第二像素点的候选路径，并根据所述候选路径确定欧氏距离；确定所述第一点主导方向和所述第二点主导方向之间的第一夹角、所述第一点主导方向与所述候选路径之间的第二夹角以及所述第一点主导方向和所述第二点主导方向之间的第三夹角；根据所述欧氏距离、所述第一夹角、所述第二夹角以及所述第三夹角确定所述参考连接权重。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述权重连接矩阵对所述待处理树形结构进行修复，得到修复树形结构，以得到修复图像，包括：将所述权重连接矩阵中的最小的所述候选连接权重，作为目标连接权重；连接所述目标连接权重对应的两个所述待处理连通分量，得到修复树形结构，以得到所述修复树形结构对应的修复图像。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述得到所述修复树形结构对应的修复
图像之后，还包括：确定所述修复图像对应的所述修复树形结构的所述待处理连通分量的数量，在所述数量多于一个的情况下，返回执行确定每两个相邻的所述待处理连通分量之间的候选连接权重，基于所述候选连接权重确定所述待处理树形结构对应的权重连接矩阵，根据所述权重连接矩阵对所述待处理树形结构进行修复，得到修复树形结构，以得到修复图像的操作；直至所述修复图像对应的所述修复树形结构的待处理连通分量的数量为一个的情况下，将当前所述修复图像作为目标图像。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述待处理图像中目标对象对应的待处理树形结构，并确定所述待处理树形结构对应的待处理连通分量，包括：通过lee算法对所述待处理图像中的所述目标对象进行骨骼提取，得到所述待处理树形结构；遍历并标记所述待处理树形结构中的各个连通分量，得到所述待处理树形结构对应的所述待处理连通分量。8.一种图像修复装置，其特征在于，包括：连通分量确定模块，用于获取待处理图像，提取所述待处理图像中目标对象对应的待处理树形结构，并确定所述待处理树形结构对应的待处理连通分量；矩阵确定模块，用于确定所述待处理连通分量的数量，在所述数量多于一个的情况下，确定每两个相邻的所述待处理连通分量之间的候选连接权重，基于所述候选连接权重确定所述待处理树形结构对应的权重连接矩阵；图像修复模块，用于根据所述权重连接矩阵对所述待处理树形结构进行修复，得到修复树形结构，以得到修复图像。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的图像修复方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的图像修复方法。

技术总结
本发明公开了一种图像修复方法、装置、电子设备及存储介质。其中，所述图像修复方法，包括获取待处理图像，提取所述待处理图像中目标对象对应的待处理树形结构，并确定所述待处理树形结构对应的待处理连通分量；确定所述待处理连通分量的数量，在所述数量多于一个的情况下，确定每两个相邻的所述待处理连通分量之间的候选连接权重，基于所述候选连接权重确定所述待处理树形结构对应的权重连接矩阵；根据所述权重连接矩阵对所述待处理树形结构进行修复，得到修复树形结构，以得到修复图像。基于本发明实施例技术方案，能够提高图像修复的高效性和准确性。性和准确性。性和准确性。


技术研发人员：朱浩然 李静 何威震 汤萍 陈文芳 袁静 任新玲 柏长青 高毅
受保护的技术使用者：深圳大学
技术研发日：2023.07.04
技术公布日：2023/10/11