随着AI技术的进步，图像修复的概念更加具体了，并且图像修复技术已经可以很成熟的应用到各种场景当中去。比如，AI购的技术可以用于防止图像质量的进一步被损坏；可用于添加或删除图片中的一些元素，同时可用于图像编辑：删除非必要的图像要素，匹配合理的内容填充来替换删除的内容。
目前，图像修复比较成熟的应用有滤波、后聚焦、散焦修复、单HDR、超级夜景、修复(快速去噪)、图像超分辨率等。比如在快联科技中，图像超分辨率，可以利用最新的图像处理和深度学习技术，在不损失照片质量的情况下提高其分辨率，让内容的呈现更加清晰震撼。
图1 图像修复前后对比
图像修复的基本流程如下：
图2 图像修复流程
数据获取
数据获取的功能，是将输入的图片转换到颜色空间。只有在RGB图像的前提下，才能更改RGB图像的线条。在图像修复的参数中，有两个主要参数： code和dstCn，其中，Code参数是将RGB转换到色彩空间的参数。
图像掩码获取之二值化
灰度值在理论上是channel的三维数组，实际上是二维数组，那么我们将对其进行二值化。这样可以突出需要修复的部分，并与未修复的图像进行比较。
图像掩码获取之去噪点
去噪点的原理是形态学运算，一般可以去构造一个结构化的元素，在使用过程中比较抽象。它的函数参数包括形状和元素形状。
图像修复
在OpenCV中，使用inpaint函数来实现修复算法。
C++
void inpaint( const Mat& src, constMat& inpaintMask, Mat& dst, double inpaintRange, int flags );
Python
dst = cv2.inpaint(src, inpaintMask,inpaintRadius, flags)；
Src：源图像
inpaintMask：二进制掩码，指示要修复的像素。
Dst：结果图像
inpaintRadius：表示修复的半径
flags：修复算法，主要有INPAINT_NS(Navier-Stokes based method) or INPAINT_TELEA (Fast marching based method)
实现该功能的关键是确定图像掩膜，可以通过阈值选择，也可以手动选择。根据这一思想，采用下面的方法生成掩膜，并比较了图像修复的效果。
图3 图像修复代码
瓶颈和未来发展
一般来说，如果图像修复方法没有涉及到深度学习技术，那么很可能是利用了图像其余部分的统计信息来填补了空缺，通常这种方法会受限于图像的可用统计信息，因此，不具备视觉语义的概念。反之，使用了深度学习技术的图像修复方法，采用卷积滤波，可以用固定值替换缺失的内容。上述方法依赖于初始空位的值，空位区域缺乏纹理，且周围有明显的颜色对比或人工边缘响应。
总之，深度学习技术是当前图像修复的趋势，利用神经网络让图像拥有更高分辨率，能够处理缺陷的各种不规则，或者能处理任何部位缺陷的算法将是下一步的发展方向，让我们拭目以待。
