基于三層稀疏表示的圖像修復(fù)算法(1)

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1、第36卷第12期計(jì)算機(jī)工程2010年6月I7oL36No．12ComputerEngineeringJune2010·圖形圖傷I處理·文章編號(hào)：lo0l卜一3428(2o10)l2—ol89—03文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A中圖分類號(hào)：TN911．73基于三層稀疏表示的圖像修復(fù)算法史培培，練秋生，尚倩(燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，秦皇島066004)摘要：利用單一字典修復(fù)包含多種結(jié)構(gòu)成分的復(fù)雜圖像的效果不太理想，針對(duì)該問題，提出一種基于三層稀疏表示的圖像修復(fù)算法。該算法利用離散平穩(wěn)小波、曲波和波原子稀疏來表示圖像的光滑、邊緣和紋理部分，采用塊坐標(biāo)松弛算法求解對(duì)應(yīng)的稀疏

2、優(yōu)化問題實(shí)現(xiàn)圖像修復(fù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以修復(fù)包含多種結(jié)構(gòu)成分的圖像，有效提高圖像的修復(fù)質(zhì)量。關(guān)鍵詞：圖像修復(fù)；稀疏表示；波原子；曲波ImageInpaintingAlgorithmBasedonThree-layerSparseRepresentati0nSHIPei-pei，LIANQiu-sheng，SHANGQian(InstituteofInformationScienceandTechnology,YanshanUniversity，Qinhuangdao066004)[Abstract]Thequalityofinpaintingusi

3、ngasingledictionaryisnotSOgoodthatanimageinpaintingalgorithmbasedonthree—layersparserepresentationisproposed．Thealgorithmmakesuseofdiscretestationarywavelet，curveletandwaveatomstoimplementsparserepresentationofsmooth，edgeandtexturecomponentrespectively．Applyingtheblockcoordinater

4、elaxationmethodstosolvethecorrespondingsparseoptimizationproblem，thedamagedimagecanbeinpainted．Experimentalresultsshowthatthealgorithmcanrecovermultiplestructuralcomponentsoftheimageandimprovethequalityeffectively．[Keywords]imageinpainting；sparserepresentation；、Va、，eatoms；curvele

5、t1概述為實(shí)現(xiàn)同時(shí)包含光滑、邊緣和紋理成分的復(fù)雜自然圖像圖像修復(fù)是對(duì)圖像中信息缺損區(qū)域進(jìn)行信息填充的過的稀疏表示，選擇3個(gè)冗余字典，使3個(gè)字典中的原子能夠程，其目的是使填充后圖像接近或達(dá)到原圖的視覺效果。圖分別匹配圖像中光滑、邊緣和紋理3種局部幾何結(jié)構(gòu)，并且像修復(fù)技術(shù)是當(dāng)前計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)研究只對(duì)所描述的結(jié)構(gòu)成分具有稀疏表示。熱點(diǎn)，在文物保護(hù)、影視特技制作、多余物體剔除等方面有2．1基于離散平穩(wěn)小波的光滑成分稀琉表示著重大的應(yīng)用價(jià)值?；谄⒎址匠痰膱D像修復(fù)方法_1能很離散平穩(wěn)小波變換又稱為冗余小波變換，是一種非正交好地保留圖像的線性結(jié)構(gòu)

6、，適用于修復(fù)圖像中的劃痕等一些小波變換，在每次濾波后不進(jìn)行下采樣，而是對(duì)每一層的高較小尺度的損傷，但修復(fù)較大的區(qū)域時(shí)會(huì)出現(xiàn)明顯的模糊效通和低通濾波器的每2個(gè)系數(shù)之問進(jìn)行插零操作來實(shí)現(xiàn)濾波果。利用基于塊的紋理合成技術(shù)來填充丟失信息的圖像修器的擴(kuò)展。其分解后各層子帶的小波系數(shù)個(gè)數(shù)等于原信號(hào)的復(fù)方法適合修復(fù)大面積缺損圖像，能夠很好地修復(fù)圖像的紋個(gè)數(shù)，這樣就使變換后的系數(shù)總量產(chǎn)生冗余。該變換還具有理信息卻丟失了圖像的結(jié)構(gòu)信息。平移不變性，從而使圖像變換更加穩(wěn)定。另外一種圖像修復(fù)方法是利用一個(gè)字典實(shí)現(xiàn)圖像的稀疏通過實(shí)驗(yàn)仿真，選擇離散平穩(wěn)小波作為光滑字典稀疏表示，使

7、圖像在變換域內(nèi)盡可能的稀疏。但是使用單一的字表示圖像的光滑部分，即典不能實(shí)現(xiàn)包含多種結(jié)構(gòu)成分的復(fù)雜自然圖像的修復(fù)。文=口(2)獻(xiàn)[3—4】提出了基于形態(tài)學(xué)成分分析的圖像修復(fù)算法。該方法其中，是對(duì)圖像進(jìn)行離散平穩(wěn)小波變換得到的系數(shù)向量?？梢酝瑫r(shí)修復(fù)圖像的卡通部分和紋理部分。為了更好地修復(fù)2．2基于curvelet的邊緣稀疏表示圖像中的各種結(jié)構(gòu)成分，本文結(jié)合Meyer圖像模型和稀疏表curvelet是從ridgelet理論中獲得的，它結(jié)合了ridgelet示的先驗(yàn)知識(shí)提出了基于三層稀疏表示的圖像修復(fù)算法。的各向異性特點(diǎn)和小波變換的多尺度特點(diǎn)。curvelet

8、是由多尺2圖像的三層稀疏表示度ridgelet的濾波算子得到的。curvelet