基于增强型K-NN块搜索的图像修复算法

发布时间：2017-12-05 08:09

  本文关键词：基于增强型K-NN块搜索的图像修复算法

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【摘要】：针对当前图像修复方法在对遮蔽物损坏图像复原时,存在明显的模糊效应与不连续效应等不足,提出局部最小二乘逼近优化耦合增强K-NN块搜索的图像修复算法。通过对图像修复机理进行分析,联合等权方法与K-NN(K近邻)块,将未知像素的估值转化为对线性组合函数的求解;定义基于边缘的优先项,计算输入块的边缘特性,提出基于局部学习映射函数的增强型K-NN块搜索方法,降低未知像素值K-NN的误配;采用基于局部最小二乘逼近优化方法,将相似块中的像素传播至损坏区域,完成图像修复。测试结果表明,与当前图像修复算法相比,在遮蔽物损坏图像复原中,该技术拥有更好的修复质量,有效降低了模糊效应,克服了修复时存在的间断效应。
【作者单位】： 中国矿业大学信息与电气工程学院;江苏联合职业技术学院信息技术系;
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言目前较常用的图像修复技术[1-3]有:基于块的纹理合成技术、基于全变分(TV)模型的图像修复技术。如任慧等[4]设计了自适应直方图均衡化改进的全变分图像修复方法,其方法在修复图像时具有良好的效果;Manya等[5]设计了递归空间可变滤波器的全变分图像去模糊方法,实验结果表

【参考文献】

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本文编号：1254129