【摘 要】
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针对组稀疏表示图像修复方法采用固定大小的图像块,致使修复结果中存在纹理和结构清晰性较差的问题,提出一种基于自适应组稀疏表示的图像修复方法。由于自然图像中纹理和结构
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆邮电大学软件工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272195)资助
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针对组稀疏表示图像修复方法采用固定大小的图像块,致使修复结果中存在纹理和结构清晰性较差的问题,提出一种基于自适应组稀疏表示的图像修复方法。由于自然图像中纹理和结构信息不同,为了与原方法固定图像块大小的组结构作区分,首先提出一种自适应选取样本图像块大小的方法来构造自适应的组结构;然后以组为单位对其进行奇异值分解,获得该图像块组的自适应学习字典,并利用分裂伯格曼迭代(Split Bregman Iteration)算法求解目标代价函数;最后通过调整组中的图像块数量和迭代次数对每个组的自适应字典和稀疏编码系数进行更新,以获取较好的修复效果。实验结果表明,该方法不仅在峰值信噪比和特征相似性度量上有所提高,同时也提高了修复效率。
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