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基于稀疏重构的图像修复依赖于图像全局自相似性信息的利用和稀疏分解字典的选择,为此提出了基于分类学习字典全局稀疏表示模型的图像修复思路.该算法首先将图像未丢失信息聚类为具有相似几何结构的多个子区域,并分别对各个子区域用K-SVD字典学习方法得到与各子区域结构特征相适应的学习字典.然后根据图像自相似性特点构建能够描述图像块空间组织结构关系的全局稀疏最大期望值表示模型,迭代地使用该模型交替更新图像块的组织结构关系和损坏图像的估计直到修复结果趋于稳定.实验结果表明,方法对于图像的纹理细节、结构信息都能起到好