介绍一下图像的高频、低频部分，知道哪些图像补全的方法

介绍一下图像的高频、低频部分，知道哪些图像补全的方法

参考回答：

图像的频率：灰度值变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。

（1）什么是低频?

低频就是颜色缓慢地变化,也就是灰度缓慢地变化,就代表着那是连续渐变的一块区域,这部分就是低频. 对于一幅图像来说，除去高频的就是低频了，也就是边缘以内的内容为低频，而边缘内的内容就是图像的大部分信息，即图像的大致概貌和轮廓，是图像的近似信息。

（2）什么是高频?

反过来, 高频就是频率变化快.图像中什么时候灰度变化快?就是相邻区域之间灰度相差很大,这就是变化得快.图像中,一个影像与背景的边缘部位,通常会有明显的差别,也就是说变化那条边线那里,灰度变化很快,也即是变化频率高的部位.因此，图像边缘的灰度值变化快，就对应着频率高，即高频显示图像边缘。图像的细节处也是属于灰度值急剧变化的区域，正是因为灰度值的急剧变化，才会出现细节。

另外噪声（即噪点）也是这样,在一个像素所在的位置,之所以是噪点,就是因为它与正常的点颜色不一样了，也就是说该像素点灰度值明显不一样了,,也就是灰度有快速地变化了,所以是高频部分，因此有噪声在高频这么一说。

图像补全的方法：

Region Filling and Object Removal by Exemplar-based Image Inpainting

算法的流程大致如下：

1）对待补全区域边界的像素依次计算补全的优先度(priority)，这个优先度主要考虑2个因素。一个是周围像素可信度高的位置要优先补，另一个是位于图像梯度变化剧烈的位置要优先补。综合二者得到所有优先度之后，挑选优先度最高的像素来补

2）对于上一步找到的待补全像素，考虑它周围的一个小patch(比如3*3)。在图像已知部分搜索所有的patch，找到最相似的patch

3）用找到的best match来补全未知部分，并更新相关数值

但是我们也不难发现这个方法存在的问题：如果图像已知部分找不到相似的patch，那算法将无法进行；这个方法只适用于补全背景以低频信息和重复性纹理为主的图像；搜索相似的patch计算复杂度非常高，算法运行效率低。

Scene Completion Using Millions of Photographs

算法的大致流程如下：

1）从Flickr上下载两百万图片构建数据库，以”landscape””city””park”等关键词搜索户外场景的图片。

2）对于一张待补全图像，从数据库中挑选200个场景最相似的图片，这里使用gist scene descriptor和图像下采样到4*4作为匹配的特征向量。

3）将补全区域边界外80个pixel的区域作为context。对于每一张匹配的图像，搜索所有的平移空间和3个尺度的scale空间，根据context部分的匹配误差，选择最佳的补全位置；之后利用graph-cut算法求解最佳的融合边界。

4）利用标准的泊松融合处理融合边界。

5）将前几步的匹配cost和graph-cut的cost加起来，返回cost最小的20的结果供用户挑选。

Context Enprers: Feature Learning by Inpainting

文章提出的网络结构如下，包括3个部分：Enprer, Channel-wise fully-connected layer, Deprer。Enprer的结构直接借鉴了AlexNet前5层的卷积层结构，具体结构如下。输入的crop尺寸是227Í227，卷积之后得到的feature map结构是256层6 Í 6。所有的weight都随机初始化。

Channel-wise fully-connected layer是对普通fc层的一种改进。之所以加入fc层是为了使feature map每一层的信息可以在内部交流。但传统的fc层参数太多，因此作者提出可以在fc中去掉feature map层间的信息交流，从而减少参数规模。在fc之后会接一个stride为1的卷积层，来实现层间的信息交流。

Deprer的目的是将压缩的feature map一步步放大，恢复到原始图片的尺寸。文章提出采用5个up-convolutional层，每层后接一个RELU。上采样的结构如下。