【摘 要】
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近几年，稀疏表示的研究在理论上获得较大突破，被广泛应用到信号处理的各个领域。图像作为一种特殊的信号，具有视觉上的冗余性，因此可以把稀疏表示理论引进到图像处理的研究中来。
【机 构】
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清华大学电子工程系,北京100084
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近几年，稀疏表示的研究在理论上获得较大突破，被广泛应用到信号处理的各个领域。图像作为一种特殊的信号，具有视觉上的冗余性，因此可以把稀疏表示理论引进到图像处理的研究中来。一种典型的应用是图像修复。本文改进了基于样本的稀疏表示图像修复方法，使得图像修复的结果更加具有真实感。实验结果表明改进后的算法可以进一步降低修复过程中带来的贪婪性，可以很好地应用于图像修复。
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