基于壓縮感知的圖像修復技術研究.pdf

1、數(shù)字圖像修復是指利用圖像中已有的信息,對破損區(qū)域進行修復或者去除目標物體的圖像處理技術。壓縮感知是一門新穎的信號處理技術,它可以在保證信息不損失的情況下,充分利用信號的稀疏性,以遠低于奈奎斯特率的采樣頻率進行信號采集,再通過重構技術完全恢復出原始信號,其稀疏表示和信號重建技術給圖像修復領域提供了一種新的思路。
　　針對現(xiàn)有的圖像修復算法大多只關注圖像的結構或紋理信息,沒有對這兩方面信息進行綜合利用的問題,本文提出了采用形態(tài)學成分分

2、析(MCA:Morphological Component Analysis)分解的壓縮感知圖像修復方案,并詳細闡述了該方案的兩種實現(xiàn)模式:分步修復算法與單步修復算法。
　　基于MCA分解的分步圖像修復算法首先采用MCA圖像分解算法得到圖像的結構信息和紋理信息的稀疏表示;針對結構信息的數(shù)據(jù)平滑特性及紋理部分的局部相似度特征,分別采用基于全變差曲率擴散和基于貝葉斯權值的方法對這兩部分獨立地進行修復;最后,合并修復后的結構部分和紋理部

3、分即可得到最終的修復圖像。實驗結果表明,本文提出的基于MCA的分步圖像修復算法與目前得到廣泛應用的全變差修復、基于MCA分解的單步修復、最大期望修復等算法相比,具有更好的修復效果。
　　針對上述分步修復算法修復時間過長的缺陷,本文在Elad等人提出的基于MCA的單步修復算法的基礎上,提出了一個改進的采用MCA的單步壓縮感知圖像修復算法。改進算法通過引入學習型過完備字典K-奇異值分解(K-SVD:K-Singular Value D