为什么修复失败以及如何修复？

Question

我有一个 100x100 numpy 数组，大约是 47% nan。我想修复 nan 较小的连接区域。这是输入数组，nans 是白色的。

以下是 nan（白色）：

m_nans = np.isnan(input).astype(np.uint8)

这里我选择面积低于任意阈值的 nans 的连接区域：

n,nans_labelled,stats,centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(m_nans)
labels = np.where(stats[1:, 4] < 500)[0] + 1
m_nans_small = np.isin(nans_labelled, labels).astype(np.uint8)

现在我想要修复上面的区域，我们从半径 3 开始。

inpainted = cv2.inpaint(input, m_nans_small, 3, cv2.INPAINT_NS)

这些是修复区域：

然后我尝试将半径增加到 10，结果没有任何结果修复了。然后我尝试扩大面具，这导致南被修复。考虑到较高的半径只会导致 nan 被修复，我再次尝试将所有 nan 屏蔽（m_nans）。对于我真正感兴趣的修复区域 m_nans_small，结果是相同的。然后我尝试使用 m_nans_small 尝试尽可能小的半径 (1)，虽然这会修复更多区域，但它无法完全修复感兴趣的区域。与我想要修复的区域的面积相比，半径 1 也太小了。

有趣的是，如果我尝试递归修复 - 修复上面用与原始蒙版相交的图像中的 nan 蒙版的图像 - 没有明显的改进，即使使用最小半径。这表明修补不会因为缺少油漆而失败。即使完全被有效像素包围的两个像素区域也无法修复。

m_nans_small_remaining = np.isnan(inpainted) & m_nans_small 
inpainted2 = cv2.inpaint(inpainted, m_nans_small_remaining, 1, cv2.INPAINT_NS)

最后我尝试修复扩张的 m_nans。半径为 1 时，它几乎可以修复任何内容，但由于半径较小，结果很差，并且会覆盖良好的数据。它的半径为 50，用 nan 修复所有内容。

我知道修复失败的原因，但我想确切地知道。然后我想知道如何解决它。