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申请/专利权人：福州大学
摘要：本发明涉及一种基于先验信息指导的子空间低秩正则图像复原方法，包括以下步骤：步骤S1:获取自然图像，并利用混合高斯模型学习图像块的多个子空间结构；步骤S2:将待复原图像进行重叠分块，利用学习得到的多个子空间结构对这些重叠块进行聚类，得到多个相似块组；步骤S3:针对每一个相似块组,利用该块组的子空间结构指导线性变换建立子空间；步骤S4:在每个子空间进行低秩矩阵近似；步骤S5:将所有的块组进行聚合，再结合ADMM得到复原后的图像，步骤S5:循环步骤S2‑S5，迭代至满足预设复原要求的结果，即最终的复原图像。本发明能够提升信息丢失或噪声污染严重图像的复原质量。
主权项：1.一种基于先验信息指导的子空间低秩正则图像复原方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:获取自然图像，并利用混合高斯模型学习图像块的多个子空间结构；步骤S2:将待复原图像进行重叠分块，利用学习得到的多个子空间结构对这些重叠块进行聚类，得到多个相似块组；步骤S3:针对每一个相似块组,利用该块组的子空间结构指导线性变换建立子空间；步骤S4:在每个子空间进行低秩矩阵近似；步骤S5:将所有的块组进行聚合，再结合ADMM得到复原后的图像，步骤S5:循环步骤S2-S5，迭代至满足预设复原要求的结果，即最终的复原图像；所述步骤S3具体为：对子空间协方差矩阵Σk进行SVD奇异值分解 其中Ψk＝diagψk,1,…,ψk,d是一个对角矩阵，是中的第i列；引入一个正交变换矩阵用于寻找一个子空间更好实现低秩矩阵复原，其中Fk为固定子矩阵由Σk最大前b个特征值对应的特征向量构成 为学习子矩阵，由块组自适应学习得到；构建如下自然图像先验信息指导的子空间低秩正则项SΓkx，在固定子矩阵Fk的指导下，通过子空间变换矩阵Qk寻找最优的子空间，通过低秩矩阵近似，实现块组复原 其中，Qk是正交矩阵，其中Fk是由外部自然图像块先验得到，而Lk是从内部块组数据计算得到；所述步骤S4具体为：给定待复原的图像希望复原真实的图像为对相似块组Γkx，实现子空间低秩正则复原，图像复原模型如下： 其中表示退化矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福州大学 基于先验信息指导的子空间低秩正则图像复原方法
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