如果您知道劃痕的位置,則此問題稱為

inpainting,并且存在非常復雜的算法.因此,一種方法是盡可能好地檢測劃痕,然后在其上使用標準的修復算法.我在Mathematica中玩了一下你的形象：

首先,我對圖像應用了中值濾波器.正如您自己發現的那樣,這可以消除劃痕,但也會消除很多細節.中位數和原始圖像之間的差異是一個很好的指標,但是：

當我用手動選擇的閾值對這個圖像進行二值化時,我會得到一個快速且骯臟的劃痕檢測器：

如果您對劃痕的外觀有更多了解,可以大大改進這種探測器.例如劃痕總是黑暗的嗎？它們總是具有高對比度嗎？它們總是平滑的曲線,即它們的曲率總是很低嗎？ – 可以以某種方式測量這些屬性中的每一個,因此您可以將這些測量結果組合到單個圖像中并對其進行二值化.

一個小的改進是刪除小組件：

這仍然不是很完美,但結果足以將其用作修復遮罩：

這也將刪除一些細節,但差異更難以發現.

完整的Mathematica代碼：

difference = ImageDifference[sourceImage, MedianFilter[sourceImage, 2]];

mask = DeleteSmallComponents[Binarize[difference, 0.15], 15];

Inpaint[sourceImage, mask]

編輯：

如果您無法訪問標準的修復算法(如Navier Stokes或Telea),那么窮人的算法就是在掩碼為1的區域中使用中值濾波圖像(可能類似于mask * sourceImage( 1-mask)* Matlab中的medialFilteredImage).根據圖像數據,差異可能不值得“真正的”修復算法的額外努力：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab中删除照片_如何使用matlab从图像中删除划痕的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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