matlab修复涂鸦过的图片

Matlab可以使用图像处理工具箱中的函数来修复涂鸦过的图片。以下是一些常用的函数：

1. imfill：可以填充图像中的空洞和断裂，使其变得更加连续。

2. medfilt2：可以使用中值滤波来去除图像中的噪声和小的涂鸦。

3. bwareaopen：可以去除面积较小的图像区域，从而去除小的涂鸦。

4. imclearborder：可以清除图像边界上的对象，从而去除可能与边界相连的涂鸦。

5. inpaint_nans：可以使用内插法来填补图像中的缺失值，从而修复受到涂鸦影响的区域。

以上是一些常用的函数，你可以根据具体情况选择合适的函数进行操作。

相关问题

过亮图像修复matlab

过亮图像修复是图像处理中的一个重要任务。在MATLAB中，可以使用各种算法和技术来实现图像的修复。其中一种常用的方法是通过调整图像的亮度和对比度来修复过亮的图像。

首先，可以使用MATLAB中的imadjust函数来调整图像的亮度和对比度。该函数可以根据图像的直方图进行自适应的亮度和对比度调整。通过调整函数的参数，可以将过亮的图像进行修复。

另外，还可以使用图像增强算法，如直方图均衡化或自适应直方图均衡化来修复过亮的图像。这些算法可以通过增加图像的对比度和调整亮度分布来改善图像的质量。

此外，还可以使用滤波器来修复过亮的图像。例如，可以使用均值滤波器或高斯滤波器来平滑图像并减少过亮的区域。

综上所述，通过调整亮度和对比度、使用图像增强算法以及应用滤波器等方法，可以在MATLAB中修复过亮的图像。

局部过亮图像修复matlab

局部过亮图像修复是一个常见的图像处理问题。在MATLAB中，可以使用基于中值滤波的方法来修复局部过亮的图像。中值滤波是一种非线性滤波方法，它通过将每个像素的灰度值替换为其邻域内像素灰度值的中值来减少图像中的噪声。

根据引用[1]中提到的FFM算法，修复图像时需要快速查找最佳修复点。可以按照引用[1]中提到的方法，选择一个边缘点作为修复点，然后对其周围的未知点进行修复。这样可以避免修复效果差的情况发生。

在MATLAB中，可以使用中值滤波函数`medfilt2`来进行图像修复。该函数可以对图像进行二维中值滤波处理，从而减少图像中的噪声并修复局部过亮的区域。

另外，根据引用[3]中提到的`get_mask/maskFromlines.m`函数，可以通过遍历图像的每个像素点，寻找附近灰度值的局部最小值点，并将该点附近一部分点的mask设为1。这样可以确定需要修复的区域。

综上所述，可以使用MATLAB中的中值滤波函数`medfilt2`结合引用[3]中的`get_mask/maskFromlines.m`函数来修复局部过亮的图像。具体的实现可以参考引用[2]中提到的基于MATLAB二维中值滤波的图像复原方法。

[1] 肖锦龙. 基于MATLAB二维中值滤波的图像复原[J]. 现代计算机, 2021.
[2] 博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。
[3] get_mask/maskFromlines.m 函数是这一算法的实现，基本思路是遍历直线上每一列的像素点（竖线是遍历每一行），寻找这一点附近灰度值的局部最小值点，将这一最小值点附近一部分点的mask设为1。