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题名基于重加权二阶正则项的图像修复算法
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作者
郑建炜
练义欣
蒋嘉伟
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机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第9期2009-2016,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFE0126100)资助
国家自然科学基金项目(61602413)资助
浙江省自然科学基金项目(LY19F030016)资助.
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文摘
低维流形及其二阶扩展是近年来提出的新型视觉先验约束,已被应用于灰度图像修复并取得优秀的效果.然而,现存正则项从图像的本质空间维度以及结构平滑性出发,恢复出符合现实感知的视觉目标,却并未深入探究损失函数的能量集中特性.针对该问题,提出了一种基于重加权二阶正则项的灰度图像修复算法.具体而言,以二阶低维重构项为基础,首先将其扩展为基于分解系数的加权形式,并约束新的列权值至原有行权值上,突出能量集中特性.所提方法从图像块中提取局部基和非局部基构成一个紧致的框架,兼顾利用图像的局部-非局部特征.最终目标模型可分解为若干子线性方程进行优化求解.在多个经典图像上进行了大量的数值实验,修复结果表明,就视觉和数值两方面而言,提出的基于重加权二阶正则项修复算法均优于同类算法.
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关键词
图像修复
二阶正则项
低维流形模型
能量集中
重加权
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Keywords
image inpainting
second-order regularization
low-dimensional manifold model
energy concentration
reweighting
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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