公开(公告)号：CN109919857A

公开(公告)日：2019-06-21

申请号：CN201910053933.X

申请日：2019-01-21

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 白相志 ,  张宇轩 ,  樊蕊蕊 ,  魏光美

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/10

Abstract: 本发明涉及一种基于加权斯莱特恩范数最小化的噪声图像补全方法，具体步骤如下：对于同时具有一定方差噪声和一定比例随机像素缺失的图像修复问题，首先利用加权斯莱特恩范数约束图像的低秩先验；然后通过约束图像对分析算子响应的稀疏性来保证补全图像的局部平滑性；最后利用一种非局部统计模型约束图像的非局部自相似性。以上三个步骤不断迭代直到算法达到收敛条件，即可得到最终的补全结果。本发明方法能够较好地恢复同时具有不同噪声等级及各种比例像素缺失的图像，即使在噪声等级较高时也能够达到良好的视觉效果和量化分析效果。本发明可广泛应用于有噪声的图像补全，具有广阔的市场前景与应用价值。

公开(公告)号：CN109919857B

公开(公告)日：2020-11-13

申请号：CN201910053933.X

申请日：2019-01-21

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 白相志 ,  张宇轩 ,  樊蕊蕊 ,  魏光美

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/10

Abstract: 本发明涉及一种基于加权斯莱特恩范数最小化的噪声图像补全方法，具体步骤如下：对于同时具有一定方差噪声和一定比例随机像素缺失的图像修复问题，首先利用加权斯莱特恩范数约束图像的低秩先验；然后通过约束图像对分析算子响应的稀疏性来保证补全图像的局部平滑性；最后利用一种非局部统计模型约束图像的非局部自相似性。以上三个步骤不断迭代直到算法达到收敛条件，即可得到最终的补全结果。本发明方法能够较好地恢复同时具有不同噪声等级及各种比例像素缺失的图像，即使在噪声等级较高时也能够达到良好的视觉效果和量化分析效果。本发明可广泛应用于有噪声的图像补全，具有广阔的市场前景与应用价值。