一种边缘拟合的分类稀疏表示图像修复方法

摘要： 本发明公开了一种边缘拟合的分类稀疏表示图像修复方法。该方法采用整体边缘和局部边缘相结合的提取方法，对待修复区域的断裂边缘进行提取，从而获得反映边缘特征的边缘信息。基于这些边缘信息，按照一定规则对断裂边缘线进行曲线拟合，以保证图像边缘结构的修复严格受到边缘轮廓线的约束。

在字典训练方面，本发明采用按特征分类的方法，以增强学习字典的自适应性。此外，本发明采用近似双曲正切函数去近似l0范数，并利用共轭梯度法求解该函数，实现对传统SL0算法的改进。通过这种方式，将不需要预估稀疏度的SL0重构算法应用于非边缘破损区域的图像修复中。

本发明修复的图像质量高，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。

摘要：本发明公开了一种边缘拟合的分类稀疏表示图像修复方法。本发明采用整体边缘和局部边缘相结合的提取方法，对待修复区域的断裂边缘进行提取，获得反映边缘特征的边缘信息，根据这些边缘信息按一定规则将断裂边缘线进行曲线拟合，以保证图像边缘结构的修复严格受到边缘轮廓线的约束；采用按特征分类进行字典训练，以增强学习字典的自适应性；采用近似双曲正切函数去近似l0范数，利用共轭梯度法求解该函数，实现对传统SL0算法的改进，将不需要预估稀疏度的SL0重构算法应用于非边缘破损区域的图像修复中。本发明修复的图像质量高，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。