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摘要:
在稀疏表示理论研究的基础上,提出了基于不同冗余字典的图像修补算法.首先设计采用离散余弦变换或K-SVD算法获得冗余DCT字典、KSVDG全局字典及KSVDA自适应字典等三种不同的字典;然后分别基于上述三种不同的冗余字典,稀疏表示待处理图像;最终图像中缺损的部分将通过冗余字典和稀疏系数有效地表示出来.实验结果表明,提出的算法修补后的图像视觉效果好,并在峰值信噪比、特征相似度等主要图像质量评价指标上优于现有几种经典的图像修补方法.
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文献信息
篇名 基于冗余字典学习的图像修补算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 图像修补 冗余字典 稀疏表示
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 198-204
页数 7页 分类号 TP394.1
字数 6453字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1707-0161
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 王慧斌 河海大学计算机与信息学院 42 321 9.0 16.0
2 王鑫 河海大学计算机与信息学院 28 213 10.0 13.0
3 宁晨 南京师范大学物理科学与技术学院 8 46 4.0 6.0
4 朱行成 河海大学计算机与信息学院 2 7 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图像修补
冗余字典
稀疏表示
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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