基于紧框架特征字典的图像修复方法

摘要

本发明提出了一种基于紧框架特征字典的图像修复方法，利用离散余弦变换DCT‑Ⅱ型正交矩阵，构造出具有冗余性的离散余弦变换DCT框架系统，并成功应用于图像修复领域，有效的修复图像的文理结构信息。图像在DCT小框架基的分解下，得到的框架系数代表图像不同方向或不同阶的边缘特征信息，同时利用框架系数稀疏的先验知识，建立基于加权l1范数的DCT框架系数优化模型，提出基于逼近算子的迭代算法获取模型的解。在概率模型的假设下，利用拉普拉斯概率分布先验模型近似几何框架系数的实际概率分布，同时假设模型噪声的高斯分布条件下，利用MAP技术建立自适应稀疏软阈值算子，对图像进行几何框架系数稀疏表示，既能够保护边缘特征又能滤除噪声。