SL0稀疏表示的圖像修復(fù)研究.pdf

1、數(shù)字圖像修復(fù)是指利用特定的修復(fù)算法對(duì)破損圖像中的受損區(qū)域進(jìn)行重構(gòu)以及對(duì)圖像中的多余物體進(jìn)行剔除的過(guò)程，使得修復(fù)后的圖像讓人們無(wú)法觀察出圖像的修復(fù)痕跡，符合人眼視覺(jué)效應(yīng)。
　　稀疏表示的圖像修復(fù)算法極具研究?jī)r(jià)值，因?yàn)槠淇朔藗鹘y(tǒng)的基于紋理合成的圖像修復(fù)算法中存在的錯(cuò)誤匹配問(wèn)題，是一種自適應(yīng)性更強(qiáng)的圖像修復(fù)算法。本論文圍繞稀疏表示的圖像修復(fù)算法進(jìn)行研究，分析現(xiàn)有算法存在的缺陷，探討一系列的改進(jìn)措施，具體工作成果如下所示：
　　第

2、一，在傳統(tǒng)的基于稀疏表示的修復(fù)算法中，重構(gòu)算法往往采用主流的正交匹配追蹤算法（OMP），但其在重構(gòu)時(shí)需要預(yù)估圖像塊的稀疏度，并且將所有圖像塊的稀疏度設(shè)為統(tǒng)一值，而稀疏度估計(jì)過(guò)小或者過(guò)大都將影響重構(gòu)效果。為此，本文將不需要預(yù)估信號(hào)稀疏度的平滑l0范數(shù)（SL0）算法應(yīng)用于圖像修復(fù)中，提出一種SL0分類(lèi)稀疏表示的圖像修復(fù)新算法。算法首先將圖像分塊，利用圖像塊特征分類(lèi)；然后，利用奇異分解法（SVD）對(duì)不同的圖像樣本塊分別進(jìn)行字典訓(xùn)練，以提高字典

3、的自適應(yīng)能力；在此基礎(chǔ)上，采用近似雙曲正切函數(shù)去近似l0范數(shù)，利用共軛梯度法求解該函數(shù)，對(duì)傳統(tǒng)的SL0算法進(jìn)行改進(jìn)，以實(shí)現(xiàn)高精度的重構(gòu)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該修復(fù)算法對(duì)圖像修復(fù)后的質(zhì)量有較大的提高，修復(fù)效果符合人眼視覺(jué)效應(yīng)。
　　第二，針對(duì)傳統(tǒng)稀疏表示的圖像修復(fù)算法中，因按塊對(duì)圖像邊緣進(jìn)行修復(fù)時(shí)，導(dǎo)致邊緣產(chǎn)生延伸、模糊現(xiàn)象等不足，本文采用邊緣擬合技術(shù)，利用邊緣結(jié)構(gòu)約束，提出一種邊緣擬合與SL0相結(jié)合的圖像修復(fù)算法。算法首先采用整體邊