| 特征分类学习的结构稀疏传播图像修复方法 |
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| 引用本文： | 康佳伦,唐向宏,张东,屠雅丽.特征分类学习的结构稀疏传播图像修复方法[J].计算机辅助设计与图形学学报,2015(5). |
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| 作者姓名： | 康佳伦 唐向宏 张东 屠雅丽 |
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| 作者单位： | 1. 杭州电子科技大学通信工程学院杭州 310018
2. 杭州电子科技大学通信工程学院杭州 310018; 杭州电子科技大学信息工程学院杭州 310018 |
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| 摘 要： | 针对样本图像字典自适应性差、有效信息单一、造成图像稀疏表示模糊的不足的问题,提出一种基于特征分类学习字典的结构稀疏传播图像修复方法.首先将图像块按特征分类,根据不同特征的图像样本进行样本训练得到相对应的过完备字典;然后对不同特征的待修复图像块提取不同的有效信息进行稀疏编码,使得稀疏表示具有较强的自适应能力;最后针对结构稀疏传播模型带来的偏差进行修改,完善结构稀疏的传播机制.仿真实验结果表明,该方法可以有效地修复图像结构边缘、不规则纹理和平滑部分的图像信息,修复后的图像质量有较大的提升.
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| 关 键 词： | 特征分类 局部方差 Mean-Shift K-SVD 分类稀疏表示 结构稀疏 |
Image Inpainting by Characteristic Classification Learning and Patch Sparsity Propagation |
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| Kang Jialun,Tang Xianghong,Zhang Dong,Tu Yali.Image Inpainting by Characteristic Classification Learning and Patch Sparsity Propagation[J].Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics,2015(5). |
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| Authors: | Kang Jialun Tang Xianghong Zhang Dong Tu Yali |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | characteristic classification local variance Mean-Shift K-SVD classified sparse representation patch sparsity propagation |
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