[scikit-image] 69. 全体的に欠損した画像を修復(skimage.restoration inpaint_biharmonic)

python

はじめに

scikit-imageのrestoration inpaint_biharmonicで全体的に欠損した画像を修復する方法について説明する。なお、塊上の欠損がある画像の修復については下記記事で解説した。

[scikit-image] 37. 画像の欠損部分を修復(skimage.restoration inpaint)
ここでは、skimage restoration inpaintにより画像の欠損部分を修復する例について説明する。

コード

コードをダウンロード(.pyファイル)コードをダウンロード(.ipynbファイル)

解説

モジュールのインポートなど

画像データの読み込み

下の画像を用いる。サイズは256 x 256となっている。

欠損画像生成関数

ランダムな位置が1となっているマスク画像を作成して、そのマスクを元画像に適用することで欠損画像を生成する。

欠損画像とマスク画像の生成

欠損領域の比率が10%から80%となっている画像とマスク画像を生成した。

画像の修復

inpaint_biharmonicで欠損画像とマスク画像を設定することで修復できる。RGB画像なのでmultichannel=Trueとする。

結果の表示

mpl_toolkits.axes_grid1のImageGridを使い、並べて表示した。

参考

Inpainting — skimage v0.16.1 docs
Module: restoration — skimage v0.18.0.dev0 docs

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