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摘要:
现有基于稀疏表示的图像修复算法在修复破损区域时对纹理块和结构块不加区分,导致修复平滑部分时处理时间较长,同时在修复结构部分时精度较低.针对上述问题,提出一种改进算法.将待修复块分成纹理块和结构块2类,相应构造不同的学习字典.结构块所应用的字典用于确保修复精度,而纹理块所应用的字典则用于在保证纹理清晰的基础上加快修复速度.实验结果表明,该算法在不增加时间复杂度的前提下可有效恢复结构细节,改善破损图像整体修复效果,同时降低处理时间.
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文献信息
篇名 区别结构和纹理的稀疏表示图像修复算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 图像修复 稀疏表示 结构块 纹理块 字典构造 结构细节
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 242-248
页数 7页 分类号 TP391
字数 5635字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.03.044
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高飞 西藏大学藏文信息技术研究中心 36 28 3.0 4.0
2 王佳君 西南交通大学信息科学与技术学院 4 24 3.0 4.0
3 张晶晶 西南交通大学信息科学与技术学院 6 27 4.0 5.0
4 喻强 西南交通大学信息科学与技术学院 5 23 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像修复
稀疏表示
结构块
纹理块
字典构造
结构细节
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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