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谰韬、导撇≮龈日期:、独创性声明关于论文使用和授权的说明人已经簏裁彗撰写过的研究成果,也不包含为获得西离件投苁学或其它教育机构的学位弦可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。侑溶的学位论文在解密后应遵守此规定本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下蛭腋鋈恕进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作位论文的复印件,允许该论文被查阅和借阅;学校可以公布该论文的全部或部分内容,了明确的说明并表示了谢意。签名:日期:本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学
摘要用简化的稀疏模型表征图像的内在结构和本质属性,同时对系统的噪声和误首先,简要介绍了基于变分偏微分方程的几种基本模型。同时针对纹理其次,针对基于混合稀疏表示修复模型中难究榇笮」潭ú槐涞缺点,提出一种基于梯度的自适应样本块的修复方法。该算法通过分析图像破损处的局部梯度变化,得到局部的结构信息,从而自适应地确定阉样本块的大小。仿真结果表明,该算法在结构变化明显的图像中修复性能最一种快速的稀疏表示修复算法。该算法使用积分图的机制计算目标样本块与相似块的距离,代替了以往的荚颉4罅康氖笛榻峁砻鳎慕蟮乃法在不改变修复图像质量的条件下,大大提高了模型的速率。西南科技大学硕士研究生论文第图像修复是指通过特定的规则填充或者重构图像的缺损区域,使其满足人类的视觉系统。传统的修复方法缺乏对图像的一个整体认识,仅仅使用了少量的有用信息。针对此问题,本文主要研究了基于稀疏重构的修复技术,差更为稳健。合成技术中的P推ヅ渥荚蛭侍猓胙疚评淼目沼蚴粜院土炼变化的约束条件,提出一种基于模式相似性的修复算法。仿真结果表明,该算法在修复强结构图像时获得了理想效果。佳。最后,针对基于南∈璞硎灸P椭蠯搜索速度缓慢的问题,提出关键词:图像修复稀疏表示纹理合成确定性退火奇异值分解
determine西南科技大学硕士研究生论文第页standardsLotsimagehumansystemS甌traditionalmethodsapplyinformationunderstandingimagesForproblemthismodel..,ingfixedlocal瑆imageFinally,ordingsynthesis疭addesspatialresultsrepairingidealforwardpatchdue疭mixedrepresentationTheKNNthroughchanges甌gainsperformancespeed琣proposedThecalculatebetween琲usualSSDgreatlywithoutqualityreconstructstructuretexture疭aareerror
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目录西南科技大学硕士研究生论文第页国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.诒浞趾推⒎∈⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯滞枷裥薷捶椒ń樯堋基于变分耐枷裥薏辜际酢修补模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.薏鼓P汀修补模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..薏鼓P汀纹理合成技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..杂贑算法的优化思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图像的稀疏表示⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一.∈璞硎纠砺刍.∈璞硎咀值涔菇ā.∈璺纸庀凳本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯谧允视的混合稀疏表示图像修复算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于的混合稀疏表示算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.诒匆端蛊骄P偷木植浚蔷植炕旌舷∈璞硎尽髀邸前言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...
ⅰ.允视样本块的原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..究榇笮∽⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯仿真实验