基于贝叶斯压缩感知与形态学成分分析的图像修复方法研究

• 作者: 党宏社 张娜 白梅
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 图像修复 形态学成分分析 贝叶斯压缩感知 后验分布
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1572-1575
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.05.073

摘要

针对传统图像修复方法依赖图像的结构特征和基于稀疏表示的图像修复方法未考虑修复过程中的观测噪声的问题，提出了一种基于贝叶斯压缩感知与形态学成分分析的图像修复方法。首先通过形态学成分分析法利用 Curvelet 和局部离散余弦变换分别稀疏图像的结构和纹理部分，然后用贝叶斯压缩感知得到稀疏系数的分布函数，分别求得分布函数的均值和方差，将两个均值作为结构和纹理稀疏系数的估计，方差作为噪声的估计，最后合并两部分的修复结果获得修复后的图像。仿真结果验证该方法可以提高图像的修复质量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	党宏社		100	549	13.0	17.0
2	张娜		9	44	5.0	6.0
3	白梅		3	13	2.0	3.0