基于结构稀疏性的图像修复算法_ MATLAB

简介：
本研究提出了一种基于结构稀疏性分析的先进图像修复方法，并通过MATLAB实现算法优化与测试。 图像修复技术旨在将受损的图片恢复到接近其原始状态。非数据驱动的方法通常依赖于对完好区域的理解来推测损坏部分的信息。例如，均值滤波假设某像素及其邻域内的其他像素服从以该中心像素为平均值的概率分布，并利用周围未受损害的数据进行估计。 在理论上，所有这类算法都可以归类到上述框架中，但有些算法无法明确写出其概率模型的形式。这里介绍一种基于结构稀疏性的方法作为先验条件来进行图像修复。这种方法对直线边界的恢复表现良好；它通过小块（patch）来处理受损区域，并能较好地复原纹理和结构特征。 然而，对于非直线边界或过长的直线边界，在存在光照变化、纹理渐变的情况下，该技术可能无法捕捉到这些细微的变化，导致修复后的图像在视觉上显得不自然。在这种情况下，则需要采用数据驱动的方法如深度学习或者字典学习等来处理。