一种应用于图像修复的非负字典学习算法 |
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引用本文: | 张志伟,马杰,夏克文,杨帆.一种应用于图像修复的非负字典学习算法[J].光电子.激光,2014(8):1613-1619. |
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作者姓名: | 张志伟 马杰 夏克文 杨帆 |
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作者单位: | 河北工业大学 信息工程学院,天津 300130;河北工业大学 信息工程学院,天津 300130;河北工业大学 信息工程学院,天津 300130;河北工业大学 信息工程学院,天津 300130 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(61203245、51208168)、河北省自然基金(F2012202027、F2012202116)和河北省高层次人才资助项目(C2012003038)资助项目 (河北工业大学 信息工程学院,天津 300130) |
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摘 要: | 提出了一种基于非负稀疏字典学习的图像修复算法,在非负矩阵分解(NMF)的目标函数中增加稀疏约束项,再通过稀疏编码和字典更新两步迭代学习得到训练样本的非负字典,稀疏编码采用的是非负正交匹配追踪(OMP)算法,字典更新则类似经典的KSVD算法;最终根据字典通过光滑L0范数算法得到待修复图像的稀疏系数,进而实现图像的修复。图像修复实验结果表明,本文算法能够对不同类型缺失的图像做到较好的修复,修复的视觉效果和技术指标都优于当前主流算法。
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关 键 词: | 字典学习 稀疏 图像修复 非负矩阵分解(NMF) |
收稿时间: | 2014/2/21 0:00:00 |
A novel image inpainting algorithm using non-negative dictionary learning |
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Institution: | School of Information Engineering,Hebei University of Technology,Tianjin 300130,China;School of Information Engineering,Hebei University of Technology,Tianjin 300130,China;School of Information Engineering,Hebei University of Technology,Tianjin 300130,China;School of Information Engineering,Hebei University of Technology,Tianjin 300130,China |
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Abstract: | |
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Keywords: | dictionary learing sparseness image inpainting non-negative matrix factoriza tion |
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