在当今，不断发展的科技展示着其源源不断的活力。作为一门人工智能的科学，机器学习在数据挖掘、计算机视觉、语言处理、生物识别、搜索引擎、医学诊断、证券分析、DNA测序、语音识别等领域已经有了广泛的应用。特别地，计算机视觉技术的发展取得了很大的进步。在计算机视觉的研究中，图像识别和处理占着很大的比重，即根据观测到的图像，利用现代信息处理与计算技术来模拟人类的认识、理解过程。本设计基于OpenCV、C++和Python平台，在识别图像噪声的基础上，重建图像丢失或者损坏的部分，替换一些小区域的瑕疵。在修复过后，利用几种基于数学公式的变换，提升图像亮度，锐化图像，均衡图像对比度等等，达到增强图像中有用信息的目的。
目录
摘要 3
关键词 3
Abstract 3
Key words 3
引言 3
1 课题分析 3
1．1 课题背景和国内外研究概括 3
1．2 研究目的及意义 4
1．3 本文所做工作 4
2 技术路线及开发工具 5
2．1 技术路线 5
2．1．1 技术思路 5
2．1．2 技术路线图 5
2．2 开发技术及工具 5
2．2．1 开发技术 5
2．2．2 开发工具 6
3 功能分析与设计 7
3．1 需求分析 7
3．1．1 图像修复 7
3．1．2 图像增强 7
3．2 流程设计 7
3．2．1 基本流程设计 7
3．2．2 设计功能分析 8
4 开发与实现 12
4．1 设计核心程序 12
4．1．1 图像修复模块 12
4．1．2 图像增强模块 13
5 设计测试与应用 16
5．1 设计测试运行环境 16
5．2 设计功能测试 16
5．2．1 修复功能测试 16
5．2．2 增强功能测试 17
6 总结与展望 19
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1 总结 19
6．2 展望 20
致谢 21
参考文献： 21
基于OpenCV的图像识别技术在图像修复中的应用
引言
1 课题分析
1．1 课题背景和国内外研究概况
图像是记录和传输信息不可或缺的一种方式[4]，在工作和日常生活的各个领域都具有重要价值。随着计算机的发展，多媒体慢慢走进了人们的生活，人们越来越依赖网络数据进行通信，图像识别近年来也受到了极大的关注且发展迅速，广泛用于科研，工业生产，医疗保健，教育，娱乐，管理和通讯。起源于1920年的图像技术，之所以发展迅速，与它涉及的数学、计算机密切相关。首先便是数学的发展，概率论、离散数学和线代等学科的创建和发展，其次是计算机的发展，软件功能完善，硬件不断换代，另一个就是各个行业的应用需求增长。图像识别[11]首先应用于提高伦敦和纽约之间海底电缆发送的图像质量，在此之后，美国使用计算机处理由航天器发回的大量月球照片，幸运的是，收到了显著的成果。从此，图像识别具有相对完整的系统，技术迅速发展，关于图像识别的应用领域也在增加，开始被人们广为使用。1970年后期到现在，图像识别因为面对一些高需求的领域，使得图像识别不得不进步。然而正是因为这样，才极大地推动了图像识别技术向更先进的方向发展，特别是在机器学习中，一开始只是二维中进行探索，但渐渐的人们开始转向空间三维的研究。图像技术经历了很多挫折，自身发展的同时，其他领域也得到了快速的进步，例如计算科学可视化、多媒体图像和生物图像表达等等。现在的图像识别系统[12]是集智能化、高速化和协调化为一体的实时处理系统，图像领域的各项技术的发展不仅促进了国家经济发展，并且激发了社会发展潜能。人们相信，在不久的未来，它不仅会在理论上有进一步的发展，在应用到生活中，也是不可或缺的一把利器。
图像识别的有三个主要阶段。开始于初期的文字识别[5]，只是进行一些简单识别，如字母，符号等，后发展到印刷文字，再发展到手写字，应用范围不断拓广。数字图像从20世纪60年代开始的，但是由于当时技术有限，并没有完全达到图像识别，不过在这时的数字图像识别为后来的图像识别技术的发展提供了坚实的基础。后发展到物体识别，指的是在现实生活环境的情况下，对物体进行识别，属于高级范畴。
图像识别是一个极具难度的课题，吸引了许多研究人员的注意力，在发展过程中，成立了许多研究机构。国外有马里兰大学、卡耐基梅隆大学、哥伦比亚大学、微软研究院、巴黎机器人实验室等研究机构[6]，其研究水平几乎达到了世界前列，国内的主要研究机构有清华大学、香港中文大学、北京科技大学、中科院自动化所等。我国研究虽然起步较晚，但是研究高效率、迅速，短时间就取得重大成果。图像技术中有一个重要分支，那就是图像修复和增强，该问题国内外也展开了诸多关键技术的研究。
1．2 研究目的及意义
每个图像都有它的特征，图像修复正是以图像的主要特征为基础[3]，对每个图像不一样的特征进行判断，对图像中噪声进行识别，并进行修复。这项技术让我们面对那些损坏了的，而又是我们正需要的图像时，能够提供很大的便利，有很强的实用性。
对于交通、军事、医学以及遥感等应用领域[8]，往往都需要得到目标图像的高分辨图像，而在这些领域中总存在一些不可避免的噪声，如天文领域中受到射线或者大气的影响、医学中成像系统中自带的噪声等等，都会对我们所需要的图像产生退化。这时候就必须借助图像修复技术[13]，对图像质量进行还原，在借助图像增强技术，突出我们所需要的重点信息。
1．3 本文所做工作
本设计的相关理论用于实践，在设计开发需求分析的过程中，具体所做的工作有：
（1）在设计的可行性分析和规划阶段，简要介绍了图像识别和处理在图像恢复和增强中的应用和发展，并实现了设计的技术路线。
（2）在该设计的需求分析与总体设计阶段，给出了设计实现功能。
（3）在具体设计和详细实施阶段完成了对于图像存在噪声情况下的修复功能和增强功能。
2 技术路线及开发工具
2．1 技术路线
2．1．1 技术思路

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