自适应图像组的稀疏正则化图像复原

• 作者: 夏启明 张杰敏 王宗跃 苏锦河 蔡国榕
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像复原 稀疏正则化 图像去文字 粗糙度
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 2713-2721
• 页数: 9页
• 分类号: TP394.1|TH691.9
• 字数: 5356字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20192712.2713

摘要

基于图像组的稀疏正则化图像复原方法采用自适应的结构组字典来代替传统的基于整幅图像块的学习字典,既能够更好的学习局部特征又显著降低字典学习的时间复杂度;然而,因算法中的一些参数还未优化,使得算法复杂度还比较高.因此,本文提出了基于粗糙度的自适应图像组的稀疏正则化图像复原方法.首先,计算图像的全局粗糙度和局部粗糙度;然后,根据全局的粗糙度计算自适应调整正则化的迭代次数,根据局部的粗糙度调整学习字典所需的样本数;最后,将自适应调整出的参数应用于基于图像组的稀疏正则化的图像复原中.将本文所提出的方法应用到不同平滑度图像的去文字图像复原案例中,实验结果表明,在保证相近的复原效果下,能够大幅度提升效率,尤其在较为平滑的图像中能够达到接近30倍的加速比.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宗跃	集美大学计算机工程学院	19	113	7.0	10.0
2	蔡国榕	集美大学计算机工程学院	17	418	4.0	17.0
3	张杰敏	集美大学计算机工程学院	12	17	2.0	3.0
4	夏启明	集美大学计算机工程学院	1	2	1.0	1.0
5	苏锦河	集美大学计算机工程学院	1	2	1.0	1.0