基于低秩矩阵恢复的非局部图像修复方法.pdf
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基于低秩矩阵恢复的非局部图像修复方法.pdf
本发明公开了一种基于低秩矩阵恢复的非局部图像修复方法,包括:分别针对低秩纹理和自然图像分别进行预补全;将预补全图像划分为若干个图像块,基于块匹配和分组法计算各个图像块的匹配块矩阵;利用低秩矩阵补全对匹配块矩阵进行对各个图像块进行修复;整合所有图像块的修复结果根据整合结果对待修复图像进行修复。本发明综合使用基于样例和基于数值计算两种图像补全方法。在应用场景的范围上比现存的图像补全方法要广,特别是能够近乎完美的从随机采样中重构出图像,且首先进行预补全,然后再分组进行块补全,大大提高了修复精度,该方法可以方便的
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基于低秩矩阵恢复的视频修复研究基于低秩矩阵恢复的视频修复研究摘要:视频修复是指对损坏或受到噪声干扰的视频进行恢复和修正的过程,其目标是尽可能减少噪声、伪影和其他损坏问题,使得修复后的视频质量得到提升。基于低秩矩阵恢复的视频修复方法是一种有效的技术手段,可以在处理视频中的噪声和损坏问题方面取得很好的效果。本文将介绍低秩矩阵的概念和原理,并探讨其在视频修复领域的应用,以及相关技术和方法。关键词:视频修复,低秩矩阵,噪声干扰,损坏问题1.引言随着数字图像和视频技术的快速发展,大量的视频数据被广泛应用于各个领域。
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基于低秩矩阵逼近的图像恢复方法研究的任务书任务书一、任务背景与目的随着数字图像处理技术的发展,图像恢复问题引起了广泛关注。图像恢复的目的是根据损坏、噪声污染或其他因素导致的图像退化,通过一定的算法和方法,恢复出原始无损的图像。图像恢复在许多领域都有重要应用,例如医学影像、航空航天、环境监测等。因此,研究高效、准确的图像恢复方法对实际问题具有重要意义。凭借其优秀的性能和在图像处理领域的广泛应用,低秩矩阵逼近被引入到图像恢复问题中。低秩矩阵逼近通过对观察到的图像进行低秩分解,利用低秩原理对图像进行恢复,从而实