一种分析稀疏与合成稀疏自适应切换的图像复原方法

摘要

本发明提供一种分析稀疏与合成稀疏自适应切换的图像复原方法，首先，对高质量的训练样本构成的集合聚类并为每一类样本训练一个合成稀疏子字典和一个分析稀疏子字典；然后，将训练的字典分别用于复原低质量的训练图像样本集合，统计各类采用每一种子字典的复原误差，根据误差大小自适应切换选择稀疏正则化；最后，在切换准则基础上建立了图像重建复原模型，并采用交替优化策略求解该模型。本发明有益的效果：本发明考虑了图像子块对稀疏子字典的适应性，为图像子块自适应的选择稀疏正则化，提高了图像的复原质量；复原图像子块时每次只选择一种稀疏正则化，因此复原模型的计算复杂度不高于单独采用合成稀疏正则化或分析稀疏正则化时的最高计算复杂度。