基于三层稀疏表示的图像修复算法(1)

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1、第36卷第12期计算机工程2010年6月I7oL36No．12ComputerEngineeringJune2010·图形图伤I处理·文章编号：lo0l卜一3428(2o10)l2—ol89—03文献标识码：A中图分类号：TN911．73基于三层稀疏表示的图像修复算法史培培，练秋生，尚倩(燕山大学信息科学与工程学院，秦皇岛066004)摘要：利用单一字典修复包含多种结构成分的复杂图像的效果不太理想，针对该问题，提出一种基于三层稀疏表示的图像修复算法。该算法利用离散平稳小波、曲波和波原子稀疏来表示图像的光滑、边缘和纹理部分，采用块坐标松弛算法求解对应的稀疏

2、优化问题实现图像修复。实验结果表明，该算法可以修复包含多种结构成分的图像，有效提高图像的修复质量。关键词：图像修复；稀疏表示；波原子；曲波ImageInpaintingAlgorithmBasedonThree-layerSparseRepresentati0nSHIPei-pei，LIANQiu-sheng，SHANGQian(InstituteofInformationScienceandTechnology,YanshanUniversity，Qinhuangdao066004)[Abstract]Thequalityofinpaintingusi

3、ngasingledictionaryisnotSOgoodthatanimageinpaintingalgorithmbasedonthree—layersparserepresentationisproposed．Thealgorithmmakesuseofdiscretestationarywavelet，curveletandwaveatomstoimplementsparserepresentationofsmooth，edgeandtexturecomponentrespectively．Applyingtheblockcoordinater

4、elaxationmethodstosolvethecorrespondingsparseoptimizationproblem，thedamagedimagecanbeinpainted．Experimentalresultsshowthatthealgorithmcanrecovermultiplestructuralcomponentsoftheimageandimprovethequalityeffectively．[Keywords]imageinpainting；sparserepresentation；、Va、，eatoms；curvele

5、t1概述为实现同时包含光滑、边缘和纹理成分的复杂自然图像图像修复是对图像中信息缺损区域进行信息填充的过的稀疏表示，选择3个冗余字典，使3个字典中的原子能够程，其目的是使填充后图像接近或达到原图的视觉效果。图分别匹配图像中光滑、边缘和纹理3种局部几何结构，并且像修复技术是当前计算机图形学和计算机视觉中的一个研究只对所描述的结构成分具有稀疏表示。热点，在文物保护、影视特技制作、多余物体剔除等方面有2．1基于离散平稳小波的光滑成分稀琉表示着重大的应用价值。基于偏微分方程的图像修复方法_1能很离散平稳小波变换又称为冗余小波变换，是一种非正交好地保留图像的线性结构

6、，适用于修复图像中的划痕等一些小波变换，在每次滤波后不进行下采样，而是对每一层的高较小尺度的损伤，但修复较大的区域时会出现明显的模糊效通和低通滤波器的每2个系数之问进行插零操作来实现滤波果。利用基于块的纹理合成技术来填充丢失信息的图像修器的扩展。其分解后各层子带的小波系数个数等于原信号的复方法适合修复大面积缺损图像，能够很好地修复图像的纹个数，这样就使变换后的系数总量产生冗余。该变换还具有理信息却丢失了图像的结构信息。平移不变性，从而使图像变换更加稳定。另外一种图像修复方法是利用一个字典实现图像的稀疏通过实验仿真，选择离散平稳小波作为光滑字典稀疏表示，使

7、图像在变换域内尽可能的稀疏。但是使用单一的字表示图像的光滑部分，即典不能实现包含多种结构成分的复杂自然图像的修复。文=口(2)献[3—4】提出了基于形态学成分分析的图像修复算法。该方法其中，是对图像进行离散平稳小波变换得到的系数向量。可以同时修复图像的卡通部分和纹理部分。为了更好地修复2．2基于curvelet的边缘稀疏表示图像中的各种结构成分，本文结合Meyer图像模型和稀疏表curvelet是从ridgelet理论中获得的，它结合了ridgelet示的先验知识提出了基于三层稀疏表示的图像修复算法。的各向异性特点和小波变换的多尺度特点。curvelet

8、是由多尺2图像的三层稀疏表示度ridgelet的滤波算子得到的。curvelet