基于张量结构多字典学习与稀疏编码的图像修补方法

摘要

本发明公开了一种基于张量结构多字典学习与稀疏编码的图像修补方法，主要步骤包括：根据张量的方向性和近邻结构信息对张量样本进行分类，每一类分别构造张量字典，对待修补图像张量采用同样的方式分类，用与之类别标签对应的张量字典对其进行修补，对每类字典下的重建结果进行加权求和，得到最终的待修补图像的重建结果。本发明根据张量的方向性和近邻结构信息对张量进行有效、确定性的分类，能区别具有不同细节的张量，在对待修补张量重建时，利用重建误差对每类字典下的重建结果进行加权求和，克服了单个字典表达能力有限的缺点，对自然图像的修补，能恢复更为清晰的边缘细节，进一步提高了修补质量。用于受损图像的修补。