基于稀疏表示的图像修复算法研究

摘要：

为了增强图像修复的效果,结合传统的K-SVD修复算法原理,提出一种基于聚类的修复算法.在稀疏表示理论基础上,根据图像块之间存在的相似性,引入均值聚类算法对图像块进行分类,然后利用K-SVD算法获得各个图像块的数字字典,以此填补丢失的像素,达到对图像进行修补的目的.通过实验表明,基于均值聚类的K-SVD算法不仅能保持原始图像的结构,还可对原始图像中的细节部分进行修复,具有较好的修复效果.

关键词：稀疏表示、图像修复、均值聚类、数字字典、实验验证

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：94-96