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《論文定稿010705202通信102陳江輝》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫(kù)。
1、本科生畢業(yè)論文一種基于稀疏表示的圖像修復(fù)算法研究陳江輝院系：信息工程學(xué)院專(zhuān)業(yè)：通信工程班級(jí)：102學(xué)號(hào)：010705202指導(dǎo)教師：陳淑清職稱(chēng)（或?qū)W位）：博士2014年4月原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文（設(shè)計(jì)），是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文（設(shè)計(jì)）不含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的作品成果。對(duì)本論文（設(shè)計(jì)）的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)生簽名：年月日指導(dǎo)聲明本人指導(dǎo)的同學(xué)的畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）題
2、目大小、難度適當(dāng)，且符合該同學(xué)所學(xué)專(zhuān)業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)的要求。本人在指導(dǎo)過(guò)程中，通過(guò)網(wǎng)上文獻(xiàn)搜索及文獻(xiàn)比對(duì)等方式，對(duì)其畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）內(nèi)容進(jìn)行了檢查，未發(fā)現(xiàn)抄襲現(xiàn)象，特此聲明。指導(dǎo)教師簽名：年月日目錄1引言22圖像修復(fù)的一般方法22.1基于偏微分方程的方法22.2基于紋理的方法22.3基于混合的方法32.4基于稀疏表示的方法33圖像信號(hào)的稀疏表示理論33.1稀疏編碼43.2字典的更新54結(jié)論65結(jié)束語(yǔ)7致謝8參考文獻(xiàn)8附錄9一種基于稀疏表示的圖像修復(fù)算法研究陳江輝(信息工程學(xué)院指導(dǎo)老師：陳淑清)摘要：圖像具有直觀地表達(dá)物體信息的功能，是
3、人們獲得信息的重要媒介，當(dāng)圖像受到破損時(shí)，圖像本身的部分信息就會(huì)丟失，因此就需要一項(xiàng)技術(shù)對(duì)破損的區(qū)域進(jìn)行修補(bǔ)，使其丟失的信息得到大部分的還原，這項(xiàng)技術(shù)就是圖像修復(fù)。本文主要研究圖像信號(hào)的稀疏表示方法，求解稀疏系數(shù)的匹配追蹤算法，對(duì)字典原子進(jìn)行更新的奇異值分解算法，通過(guò)對(duì)字典每一列原子的更新和對(duì)稀疏系數(shù)矩陣每一行的更新，減小了圖像修復(fù)過(guò)程中產(chǎn)生的誤差。關(guān)鍵詞：圖像修復(fù)；字典；稀疏表示；匹配追蹤；奇異值分解StudyofanImageInpaintingAlgorithmBasedonSparseRepresentationChenJ
4、ianghui(CollegeofInformationEngineering,Advisor:ChenShuqing)Abstract:Imagehasthefunctionofexpressingthenformationofobjectsvisually,whichisanimportantmediumofgainninginformation,whentheimageisdamaged,apartoftheinformationislost,sotheyneedatechnologytorepairthedamagedar
5、eas,makethelossinformationisprobablyrestored,thetechnologyiscalledimageinpainting.Thispapermainlystudiesthesparserepresentationmethodofsignal,thealgorithmforsolvingsparsecoefficientcalledmatchingpursuitalgorithmandthesingularvaluedecompositionalgorithmtoupdatetheatoms
6、ofdictionary,throughtheatomiclearningdictionaryeachcolumnandeachlineofsparsematrixisupdated,whichreducestheerroroccurringintheprocessoftheimageinpainting.Keywords:imageinpainting;dictionary;sparserepresentation;matchingpursuit;singularvaluedecomposition91引言圖像是人們獲取信息的一
7、種重要渠道，利用靜態(tài)灰度圖像驗(yàn)證算法的可行性和有效性，可以減小圖像處理過(guò)程中的復(fù)雜度。為了能使圖像的相關(guān)的、有效的數(shù)據(jù)能在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行處理，需要對(duì)其在空間和灰度上進(jìn)行處理。圖像修復(fù)就是利用破損圖像的的現(xiàn)有信息通過(guò)一定的算法修補(bǔ)已遭破壞的圖像區(qū)域或者去除多余的景物，使得修補(bǔ)后的效果接近原來(lái)的圖像或者成為原來(lái)的圖像。圖像修復(fù)已成為在圖片美化處理與修整、視頻加工等領(lǐng)域一項(xiàng)不可缺少的綜合性技術(shù)，尤其是在考古工作，偵破案件方面，有著極其重要的應(yīng)用價(jià)值和研究意義。2圖像修復(fù)的一般方法圖像修復(fù)目前有四種方法，分別是基于偏微分方程的方法、基于紋理
8、的方法、基于混合的圖像修復(fù)方法和基于稀疏表示的方法[1]。2.1基于偏微分方程的方法基于偏微分方程的圖像修復(fù)方法最早出現(xiàn)在2000年，由當(dāng)時(shí)的知名學(xué)者Bcrtahnio，Sapiro，Case，Bcllester基于偏微分方程率先提出，后來(lái)人們?yōu)榱?/p>
