【摘 要】
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提出一种改进的基于K-SVD字典的图像修复算法.该算法基于稀疏表示,利用待修复图像内的有效信息,以不重叠像素的方式提取图像块,采用模糊C均值聚类算法对图像块进行聚类,并使
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学基金重点资助项目(KJ2009A60);安徽大学博士科研启动基金资助项目(33190049);安徽大学“211工程”学术创新团队基金资助项目(KJTD007A)
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提出一种改进的基于K-SVD字典的图像修复算法.该算法基于稀疏表示,利用待修复图像内的有效信息,以不重叠像素的方式提取图像块,采用模糊C均值聚类算法对图像块进行聚类,并使用K-SVD算法分别对各类图像块进行训练,得到与各类图像块相适应的字典,重建图像块,修复受损图像.实验结果表明,该算法能提高图像的修复质量和图像的峰值性噪比,且均方根误差较小.
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