發(fā)布時(shí)間：2017-12-05 08:09

  本文關(guān)鍵詞：基于增強(qiáng)型K-NN塊搜索的圖像修復(fù)算法

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【摘要】：針對當(dāng)前圖像修復(fù)方法在對遮蔽物損壞圖像復(fù)原時(shí),存在明顯的模糊效應(yīng)與不連續(xù)效應(yīng)等不足,提出局部最小二乘逼近優(yōu)化耦合增強(qiáng)K-NN塊搜索的圖像修復(fù)算法。通過對圖像修復(fù)機(jī)理進(jìn)行分析,聯(lián)合等權(quán)方法與K-NN(K近鄰)塊,將未知像素的估值轉(zhuǎn)化為對線性組合函數(shù)的求解;定義基于邊緣的優(yōu)先項(xiàng),計(jì)算輸入塊的邊緣特性,提出基于局部學(xué)習(xí)映射函數(shù)的增強(qiáng)型K-NN塊搜索方法,降低未知像素值K-NN的誤配;采用基于局部最小二乘逼近優(yōu)化方法,將相似塊中的像素傳播至損壞區(qū)域,完成圖像修復(fù)。測試結(jié)果表明,與當(dāng)前圖像修復(fù)算法相比,在遮蔽物損壞圖像復(fù)原中,該技術(shù)擁有更好的修復(fù)質(zhì)量,有效降低了模糊效應(yīng),克服了修復(fù)時(shí)存在的間斷效應(yīng)。
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;江蘇聯(lián)合職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息技術(shù)系;
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言目前較常用的圖像修復(fù)技術(shù)[1-3]有:基于塊的紋理合成技術(shù)、基于全變分(TV)模型的圖像修復(fù)技術(shù)。如任慧等[4]設(shè)計(jì)了自適應(yīng)直方圖均衡化改進(jìn)的全變分圖像修復(fù)方法,其方法在修復(fù)圖像時(shí)具有良好的效果;Manya等[5]設(shè)計(jì)了遞歸空間可變?yōu)V波器的全變分圖像去模糊方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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7 朱曉臨;陳曉冬;朱園珠;陳Z，

本文編號：1254129