OpenCV INPAINT_NS图像修复方法产生异常伪影问题咨询

我在做项目的时候尝试用OpenCV提出的图像修复方法，结果有点出乎意料，尤其是NS（INPAINT_NS）这个方法——它在蒙版区域的中间生成了奇怪的线条。

我看到有论文是这么描述这个方法的：

在用户选择未知区域后，算法首先沿着从已知区域到未知区域的边缘遍历，自动把信息传输到修复区域。它利用了等照度线（也就是图中那些连接光强度或亮度相同点的线条）。填充的时候，会让到达未知区域边界的等照度线在内部延续，以此实现信息向未知区域中心的平滑过渡。

为了轻松复现这些伪影，我特意做了一张测试图，里面是旋转渐变圆的阵列，还有旋转的蒙版条：

• 测试阵列图像
• 测试蒙版图像

之后我用这段代码做了修复：

import numpy as np
import cv2 as cv2
image = cv2.imread('testing_array.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
mask = cv2.imread('testing_mask.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
dst = cv2.inpaint(image,mask,2,cv2.INPAINT_NS)
cv2.imwrite("testing_output.png",dst)

看修复结果就很奇怪：当渐变是垂直方向的时候，修复质量特别好，但只要渐变方向一改变，效果就垮得特别快。可按照论文里的描述，这个方法应该能处理非严格垂直的渐变才对。

修复输出图像

我现在搞不清楚，这种情况是这个方法本身的预期表现，还是我得去排查是不是实现层面出了问题？

使用的版本信息：

• Python: 3.13.1
• OpenCV: 4.11.9

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Ben Banks