基于先验信息指导的子空间低秩正则图像复原方法

摘要

本发明涉及一种基于先验信息指导的子空间低秩正则图像复原方法，包括以下步骤：步骤S1:获取自然图像，并利用混合高斯模型学习图像块的多个子空间结构；步骤S2:将待复原图像进行重叠分块，利用学习得到的多个子空间结构对这些重叠块进行聚类，得到多个相似块组；步骤S3:针对每一个相似块组,利用该块组的子空间结构指导线性变换建立子空间；步骤S4:在每个子空间进行低秩矩阵近似；步骤S5:将所有的块组进行聚合，再结合ADMM得到复原后的图像，步骤S5:循环步骤S2‑S5，迭代至满足预设复原要求的结果，即最终的复原图像。本发明能够提升信息丢失或噪声污染严重图像的复原质量。