快速非局部均值形态成分分析唐卡图像修复算法

摘要：

唐卡图像包含内容丰富、颜色复杂,使用基于形态成分分析(MCA)的图像修复算法修复图像时,增加全变分对恢复有毛糙边缘的分段光滑图像效果较好,但其很难有效利用图像全局冗余相似信息,并且易产生阶梯效应.针对该问题,提出一种快速的非局部均值MCA唐卡图像修复算法.该算法利用像素周围固定大小窗口内的信息表征该像素的特征,使得像素估计结果能够很好地保留结构细节信息,即分解后的结构部分具有更稀疏的梯度,使得后续的迭代分离效果更加优良;同时,使用该算法有效地减少了区域内不相关像素权值的计算,降低了算法的复杂度.对于唐卡图像中出现的折痕、斑块状破损以及部分信息缺失的修复实验结果表明,文中算法具有良好的修复能力.

关键词：图像修复、形态成分分析、全局信息冗余性、非局部均值、快速计算

所属期刊栏目：26

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61162021;甘肃省科技计划资助项目096RJZA112;中央高校基本科研业务费专项资金资助zyz2012078;西北民族大学创新团队

在线出版日期：2014-09-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1067-1074