结构约束和样本稀疏表示的图像修复  

Image inpainting by structural constraints and sample sparse representation

作　　者：康佳伦[1] 唐向宏[1,2] 任澍[1] 

机构地区：[1]杭州电子科技大学通信工程学院,杭州310018 [2]杭州电子科技大学通信工程学院杭州310018 [3]杭州电子科技大学信息工程学院,杭州310018

出　　处：《中国图象图形学报》2013年第11期1425-1434,共10页Journal of Image and Graphics

摘　　要：本文探讨了一种利用结构约束和样本稀疏表示,对结构信息缺损较大时的图像修复方法。利用多项式曲线拟合方式修复图像边缘信息,约束结构的修复;采用样本稀疏表示的窄带模型,优先修复结构信息;利用平移块的稀疏表示方法修复纹理信息。仿真实验结果表明,该方法修复图像质量高,既可较好地修复图像的边缘结构,又能保持结构的整体平滑性。In this paper, we discuss a way of image inpainting with large defect of structural information by structural con- straints and sample sparse representations. The image edge information is repaired by a polynomial curve fitting to constrain the structural information. First, a narrow-band model of sample sparse representation is used to repair structural informa- tion. Then, the texture information is completed by a translational block sparse representation method. Simulation results show that proposed method can achieve higher image quality, and can better repair the structure information and maintain the smoothness of structure integrally.

关 键 词：样本稀疏表示 结构约束 多项式曲线拟合 窄带模型 平移块 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]