【摘 要】
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低秩纹理是图像处理领域中具有重要几何意义的结构,通过提取低秩纹理可以对畸变或受损图像进行有效校正;但现有的基于低秩纹理提取的图像校正方法只能把感兴趣区域看作一个整体,从而导致许多复杂情况下的校正无法获得理想结果。针对上述问题,对现有算法进行改进,实现感兴趣区域的多个低秩纹理分别提取,用以解决实际应用中的多种畸变和受损图像的恢复问题。对选定区域进行分割,对每个子区域分别进行低秩校正,加强初始化窗口对
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11547155）,江苏省自然科学基金（BK20130883）,南京邮电大学引进人才基金（NY213011,NY214026）
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低秩纹理是图像处理领域中具有重要几何意义的结构,通过提取低秩纹理可以对畸变或受损图像进行有效校正;但现有的基于低秩纹理提取的图像校正方法只能把感兴趣区域看作一个整体,从而导致许多复杂情况下的校正无法获得理想结果。针对上述问题,对现有算法进行改进,实现感兴趣区域的多个低秩纹理分别提取,用以解决实际应用中的多种畸变和受损图像的恢复问题。对选定区域进行分割,对每个子区域分别进行低秩校正,加强初始化窗口对纹理的适应性,从而优化校正效果。大量实验结果表明,该方法可以有效处理同一感兴趣区域中的多个低秩纹理,在凸
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