【摘 要】
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唐卡图像包含内容丰富、颜色复杂，使用基于形态成分分析（MCA）的图像修复算法修复图像时，增加全变分对恢复有毛糙边缘的分段光滑图像效果较好，但其很难有效利用图像全局冗余相似信
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,西北民族大学数学与计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61162021);甘肃省科技计划资助项目(096RJZA112);中央高校基本科研业务费专项资金资助(zyz2012078);西北民族大学创新团队
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唐卡图像包含内容丰富、颜色复杂，使用基于形态成分分析（MCA）的图像修复算法修复图像时，增加全变分对恢复有毛糙边缘的分段光滑图像效果较好，但其很难有效利用图像全局冗余相似信息，并且易产生阶梯效应.针对该问题，提出一种快速的非局部均值MCA唐卡图像修复算法.该算法利用像素周围固定大小窗口内的信息表征该像素的特征，使得像素估计结果能够很好地保留结构细节信息，即分解后的结构部分具有更稀疏的梯度，使得后续的迭代分离效果更加优良；同时，使用该算法有效地减少了区域内不相关像素权值的计算，降低了算法的复杂度.对于唐卡图
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