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基于張量分解和加權(quán)核范數(shù)的圖像修復(fù)

發(fā)布時間:2024-06-06 00:18
  隨著社會的進步和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,人類社會每天會產(chǎn)生大量的圖像數(shù)據(jù),圖像在傳輸與儲存的過程中會受到多種因素影響而發(fā)生退化影響使用,這推動了數(shù)字圖像處理技術(shù)的蓬勃發(fā)展,而數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)的主要目的就是將丟失了一部分像素的圖像進行修復(fù),還原到圖像原來的完整狀態(tài),數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)在歷史研究、天文研究、醫(yī)學(xué)研究等許多領(lǐng)域都有著重要的應(yīng)用。實際上,對于一幅破損圖像,其丟失的像素的位置大概可以分為兩類,即隨機丟失和特殊丟失,而圖像整行或整列的丟失又是特殊丟失中一種極難處理的丟失模式。目前基于矩陣低秩的修復(fù)算法還無法很好的處理這種特殊的丟失,而基于擴散的方法容易產(chǎn)生模糊,基于樣例的方法容易發(fā)生錯誤填充的現(xiàn)象,基于深度學(xué)習(xí)的方法則對訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有較大的依賴性。本文利用基于圖像塊的非局部自相似性,對圖像進行分塊處理,對相似張量進行基于低秩先驗的張量補全算法;將加權(quán)核范數(shù)加入到張量補全模型中,進一步提高算法的修復(fù)效果,本文的主要工作包括:(1)提出了基于相似張量補全的圖像修復(fù)算法。首先對圖像進行分塊處理,對每一個參考塊通過某種距離度量尋找其相似塊,與傳統(tǒng)的做法不同的是我們直接將這些圖像快堆疊成三維相似張量而不...

【文章頁數(shù)】:62 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于張量分解和加權(quán)核范數(shù)的圖像修復(fù)



分鐘左右的影片需要??修復(fù)。目前的技術(shù)手段下,電影資料館每年可以精致修復(fù)電影150部,普通修復(fù)電??影300部左右,若要將如此數(shù)量龐大的母版膠片全部修復(fù),還需要50年的時間。然??而在這50年里,這些膠片也同時會加劇惡化,是不可逆的必然趨勢,中國老電影??修復(fù)急需提速。而數(shù)字圖像....


基于張量分解和加權(quán)核范數(shù)的圖像修復(fù)



?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???纖纖??(a)原始圖像?(b)目標去除后的圖像??圖1.2:目標去除舉例??3)文本去除??在日常生活中經(jīng)常需要從網(wǎng)絡(luò)上下載圖片或視頻,通常都會帶有來源網(wǎng)站??的logo或者帶有一些文本水印,圖像修復(fù)技術(shù)可以有效去除這些文本與logo方便??后續(xù)使用,....


基于張量分解和加權(quán)核范數(shù)的圖像修復(fù)



?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???纖纖??(a)原始圖像?(b)目標去除后的圖像??圖1.2:目標去除舉例??3)文本去除??在日常生活中經(jīng)常需要從網(wǎng)絡(luò)上下載圖片或視頻,通常都會帶有來源網(wǎng)站??的logo或者帶有一些文本水印,圖像修復(fù)技術(shù)可以有效去除這些文本與logo方便??后續(xù)使用,....


基于張量分解和加權(quán)核范數(shù)的圖像修復(fù)



]。文獻[7]為了增強稀疏性采用了重加權(quán)??的G范數(shù)最小化,文獻丨25U31]受此啟發(fā)對核范數(shù)迭代重加權(quán)來加強矩陣的低秩??性。以上算法以及其他大多數(shù)圖像修復(fù)算法都假設(shè)圖像中丟失的像素位置是隨機??的,圖像的每一行每一列上都應(yīng)保留一些可觀察到的像素。然而在很多實際情形??下,例如....



本文編號:3990020

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