基于Curvelet方向特征的样本块图像修复算法OA北大核心CSCDCSTPCD
Exemplar Based Image Inpainting Algorithm Using Direction Features of Curvelet Transform
能否保持修复后图像的结构连贯性和邻域一致性决定了修复性能的优劣.为提高现有样本块修复算法性能,本文提出基于Curvelet变换的样本块图像修复算法.首先利用Curvelet变换估计待修复图像的4方向特征.然后利用颜色信息与方向信息共同衡量样本块间的相似度,在此基础上构造颜色-方向结构稀疏度函数.同时根据构造的加权颜色-方向距离寻找合适的多个匹配块,并利用多个匹配块在构造的颜色和方向空间内的邻域一致性约束下稀疏表示目标块,同时根据目标块所处区域特性…查看全部>>
李志丹;和红杰;尹忠科;陈帆
西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室,四川成都610031西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室,四川成都610031北京遥感信息研究所,北京100192西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室,四川成都610031
信息技术与安全科学
图像修复方向特征加权的颜色-方向距离颜色-方向结构稀疏度Curvelet变换稀疏表示
image inpaintingdirection featureweighted color-direction distancecolor-distance structure sparsityCurvelet transformsparse representation
《电子学报》 2016 (1)
基于破损分类的西藏壁画图像修复关键技术研究
150-154,5
国家自然科学基金(No.61461047,No.61373180)2014年西南交通大学博士研究生创新基金和中央高校基本科研业务费专项基金四川省科技创新苗子工程(No.2014-048)
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