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前言：图像修复是一项非常有意义的研究工作，比如我们生活中的照片被污染，再比如名贵字画、国家文物壁画等珍贵物品被破坏，这些都需要图像修复工作来完成。
简介：整体变分（Total Variation）的方法最早是用来对受到噪声污染的图像进行降噪的，在这方面的应用最早是由L.Rudin和S.Osher等人在1992年提出的，2002年Chan等人把TV模型推广到图像修补中，并提出了基于TV模型的图像修补方法，同时说明了TV修补模型的缺点，进一步提出了CDD修补模型（curvature driven diffusions），此修补模型改正了TV修补模型的缺陷，对图像的修补具有很好的效果。
一、TV模型介绍
如图所示：D区域是被污染区（待修复），E是D的邻域
下面直接给出TV模型的数学公式：
其中：u是图像中的像素点，λ为设定的参数
在该模型基础上，考虑到噪声的影响，边界E区域产生的噪声不能超过一定的范围；根据最佳猜测和贝叶斯理论，要求图像u在满足约束条件下使它的能量泛函最小，因此约束条件记做：公式②。根据拉格朗日乘数法，将①②方程转化成为一个求极值的方程，对其求导数并令其等于0，可得到如下方程：
其中：div代表散度（关于图像中的散度解释，可见此处：在图像处理中，散度 div 具体的作用是什么？）
由于图像是离散的数值，故可看做如下构成。其中：O为污染点，邻域B=(N,S,W,E)，半像素邻域B' =(n,s,w,e)。
因此，离散化后可得到表达式：
化简得到最终的表达式：
其中：λe(O)为中心O处的λ参数，与上λe一致；uo为O点修复后的像素，另一个为O点修复前的原始像素。将上式迭代，知道达到较好的修复效果。
到此，TV模型的理论推导已完成。接下来就是要编程实现其功能。
matlab源码实现：
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1 img=double(imread('lena.jpg')); 2 mask=imread('mask.jpg'); 3 a1=find(mask>127); 4 b1=find(mask<=127); 5 mask(a1)=0; 6 mask(b1)=255; 7 [m n]=size(img); 8 for i=1:m 9 for j=1:n 10 if mask(i,j)==0 11 img(i,j)=0; 12 end 13 end 14 end 15 imshow(img,[]); %合成的需要修复的图像 16 17 lambda=0.2; 18 a=0.5;%避免分母为0 19 imgn=img; 20 for l=1:1500 %迭代次数 21 for i=2:m-1 22 for j=2:n-1 23 if mask(i,j)==0 %如果当前像素是被污染的像素，则进行处理 24 Un=sqrt((img(i,j)-img(i-1,j))^2+((img(i-1,j-1)-img(i-1,j+1))/2)^2); 25 Ue=sqrt((img(i,j)-img(i,j+1))^2+((img(i-1,j+1)-img(i+1,j+1))/2)^2); 26 Uw=sqrt((img(i,j)-img(i,j-1))^2+((img(i-1,j-1)-img(i+1,j-1))/2)^2); 27 Us=sqrt((img(i,j)-img(i+1,j))^2+((img(i+1,j-1)-img(i+1,j+1))/2)^2); 28 29 Wn=1/sqrt(Un^2+a^2); 30 We=1/sqrt(Ue^2+a^2); 31 Ww=1/sqrt(Uw^2+a^2); 32 Ws=1/sqrt(Us^2+a^2); 33 34 Hon=Wn/((Wn+We+Ww+Ws)+lambda); 35 Hoe=We/((Wn+We+Ww+Ws)+lambda); 36 How=Ww/((Wn+We+Ww+Ws)+lambda); 37 Hos=Ws/((Wn+We+Ww+Ws)+lambda); 38 39 Hoo=lambda/((Wn+We+Ww+Ws)+lambda); 40 value = Hon*img(i-1,j)+Hoe*img(i,j+1)+How*img(i,j-1)+Hos*img(i+1,j)+Hoo*img(i,j); 41 imgn(i,j)= value; 42 end 43 end 44 end 45 img=imgn; 46 end 47 figure; 48 imshow(img)
opencv源码实现：
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1 #include <iostream> 2 #include <stdlib.h> 3 #include <cv.h> 4 #include <math.h> 5 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> 6 #include <opencv2/core/core.hpp> 7 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> 8 9 using namespace cv; 10 11 int main(void) 12 { 13 //读取原始图像及掩模图像 14 IplImage *src_uint8 = cvLoadImage("src.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); 15 IplImage *mask = cvLoadImage("mask.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); 16 //合成需要修复的图像 17 int M = mask->height; 18 int N = mask->width; 19 int i, j; 20 CvMat *src = cvCreateMat(M, N, CV_32FC1);//存放浮点图像 21 cvConvert(src_uint8, src); 22 for (i = 0; i < M; i++) 23 { 24 for (j = 0; j < N; j++) 25 { 26 if ((mask->imageData + i * mask->widthStep)[j] < 0)//理解此处判别条件，根据情况自行更改 27 { 28 ((float*)(void*)(src->data.ptr + (size_t)src->step*i))[j] = 0.0; 29 } 30 if (((float*)(void*)(src->data.ptr + (size_t)src->step*i))[j] < 0) 31 { 32 ((float*)(void*)(src->data.ptr + (size_t)src->step*i))[j] += 256.0; 33 } 34 } 35 } 36 cvConvert(src, src_uint8); 37 cvShowImage("需要修复的图像", src_uint8); 38 cvWaitKey(0); 39 40 double t = getTickCount();//当前滴答数 41 float lambda = 0.2; 42 float delta = 0.5; 43 float UO, UN, UW, US, UE, UNE, UNW, USW, USE; 44 float Un, Ue, Uw, Us; 45 float Wn, We, Ww, Ws; 46 float Hon, Hoe, How, Hos; 47 float Hoo; 48 int iteration = 500; 49 while(iteration) 50 { 51 for (i = 1; i < M - 1; i++) 52 { 53 for (j = 1; j < N - 1; j++) 54 { 55 if (((char *)(mask->imageData + i * mask->widthStep))[j] < 0)//坏损区 56 { 57 UO = ((float*)(void*)(src->data.ptr + (size_t)src->step*i))[j]; 58 UN = ((float*)(void*)(src->data.ptr + (size_t)src->step*(i-1)))[j]; 59 US = ((float*)(void*)(src->data.ptr + (size_t)src->step*(i+1)))[j]; 60 UE = ((float*)(void*)(src->data.ptr + (size_t)src->step*i))[j+1]; 61 UW = ((float*)(void*)(src->data.ptr + (size_t)src->step*i))[j-1]; 62 63 UNE = ((float*)(void*)(src->data.ptr + (size_t)src->step*(i-1)))[j+1]; 64 UNW = ((float*)(void*)(src->data.ptr + (size_t)src->step*(i-1)))[j-1]; 65 USE = ((float*)(void*)(src->data.ptr + (size_t)src->step*(i+1)))[j+1]; 66 USW = ((float*)(void*)(src->data.ptr + (size_t)src->step*(i+1)))[j-1]; 67 68 Un = sqrt((UO - UN) * (UO - UN) + ((UNW - UNE) / 2.0) * ((UNW - UNE) / 2.0)); 69 Ue = sqrt((UO - UE) * (UO - UE) + ((UNE - USE) / 2.0) * ((UNE - USE) / 2.0)); 70 Uw = sqrt((UO - UW) * (UO - UW) + ((UNW - USW) / 2.0) * ((UNW - USW) / 2.0)); 71 Us = sqrt((UO - US) * (UO - US) + ((USW - USE) / 2.0) * ((USW - USE) / 2.0)); 72 73 Wn = 1.0/sqrt(Un * Un + delta * delta); 74 We = 1.0/sqrt(Ue * Ue + delta * delta); 75 Ww = 1.0/sqrt(Uw * Uw + delta * delta); 76 Ws = 1.0/sqrt(Us * Us + delta * delta); 77 78 Hon = Wn/(Wn+We+Ww+Ws+lambda); 79 Hoe = We/(Wn+We+Ww+Ws+lambda); 80 How = Ww/(Wn+We+Ww+Ws+lambda); 81 Hos = Ws/(Wn+We+Ww+Ws+lambda); 82 83 Hoo = lambda/(Wn+We+Ww+Ws+lambda); 84 ((float*)(void*)(src->data.ptr + (size_t)src->step*i))[j]=(Hon*UN+Hoe*UE+How*UW+Hos*US+Hoo*UO); 85 } 86 } 87 } 88 iteration--; 89 } 90 cvConvert(src, src_uint8); 91 t = ((double)getTickCount() - t)/getTickFrequency(); 92 printf("算法用时：%f秒 ", t); 93 cvShowImage("修复结果", src_uint8); 94 cvWaitKey(0); 95 }
由于迭代次数和浮点数的运算，使得算法时间较长，效果如下，仔细观察可以看出仍有细节处修复效果不是很理想。在TV模型之后，又出现了许多改进的TV模型，在速度和效果上都比理想，此处不深入探讨。
