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文檔簡介
1、圖像修復是圖像處理領域中一項重要技術,主要是利用圖像中現有的信息,估計圖像中的未知區(qū)域,從而使修復后的圖像在視覺上與原圖像接近,圖像修復技術在實際生活中應用廣泛?;谙∈璞硎镜膱D像修復技術已經成為一個新的研究方向,本文是在稀疏表示理論研究基礎上,結合字典訓練和聚類方法對圖像修復技術進一步研究。
本研究介紹了圖像修復的研究背景、意義以及國內外研究現狀,主要研究內容是:介紹稀疏表示理論、常用的稀疏表示算法和K-SVD字典學習算法;
2、分析了目前常用的圖像修復算法的優(yōu)缺點。詳細地分析了基于稀疏表示和字典學習的圖像修復算法,采用此方法進行圖像修復,其結果的優(yōu)劣性與學習的字典的好壞有很大關系,本文為了保證字典內容豐富且具有自適應性,在進行字典學習前,先對圖像庫的圖像進行聚類,因此本文還介紹了模糊聚類算法及其改進算法,使用Canopy算法改善模糊聚類算法以及在分布式平臺上的應用。結果表明Canopy-FCM算法相比FCM算法準確率提高,簇間距離減小,加入聚類后的圖像修復算法
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