基于字典矩阵更新与最优相似度搜索的图像重构算法

徐俊

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基于字典矩阵更新与最优相似度搜索的图像重构算法

更新时间：2026-09-04

- 基于字典矩阵更新与最优相似度搜索的图像重构算法
- Image Reconstruction Algorithm Based on Dictionary Update and Optimal Similarity Search
- 微电子学与计算机 2017年34卷第2期页码：109-114
- 作者机构：
  
  1. 北京交通大学,北京,100044
  2. 万达信息股份有限公司,上海,201112
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  北京市科技计划重点项目 KJ201210116C13
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2017
- 稿件说明：
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徐俊. 基于字典矩阵更新与最优相似度搜索的图像重构算法[J]. 微电子学与计算机, 2017, 34(2): 109-114, 118.

XU Jun. Image Reconstruction Algorithm Based on Dictionary Update and Optimal Similarity Search[J]. 2017, 34(2): 109-114.
徐俊. 基于字典矩阵更新与最优相似度搜索的图像重构算法[J]. 微电子学与计算机, 2017, 34(2): 109-114, 118. DOI：

XU Jun. Image Reconstruction Algorithm Based on Dictionary Update and Optimal Similarity Search[J]. 2017, 34(2): 109-114. DOI：

摘要

提出了基于字典矩阵更新与最优相似度搜索的图像重构算法.通过分析图像信号的稀疏表示

确定出目标信号与字典矩阵及系数向量的关系

并定义相似度搜索机制

以生成图像信息的字典矩阵; 通过估算相似度的线性组合最大值

在字典矩阵选取最优原子

从而确定其最优系数向量; 基于最优系数向量

计算纹理相似度

更新字典矩阵中的每一个原子

生成新的字典矩阵; 最后

对新的字典矩阵中的元素进行稀疏线性组合

对重构像素块进行拟合

通过最大化相似度值

获得目标块的重构

完成图像复原.实验结果显示: 在对大面积损坏图像重构时

此算法具有更好的重构质量

其输出图像的结构相似度更高

有效消除了模糊效应及纹理不连续效应

且拥有较高的重构效率.

Abstract

An image inpainting algorithm based on dictionary update and optimal similarity search was proposed in this paper. by analysis sparse representation of signals

to find the relationship between the target signal and the dictionary matrix and the coefficient vector

define SSIM index used to generate a dictionary matrix; then

the maximum value of linear combination approximation based on SSIM index is calculated

used to select the optimal atom in dictionary matrix

and calculate the optimal coefficient vector

use the optimal coefficient vector calculate the sum of the SSIM index to becomes the highest

and update each atom in dictionary matrix

to generate a new dictionary matrix; finally

the target patch is approximated by a sparse linear combination of the atoms of the new dictionary matrix using

introduce the SSIM index as the approximation performance

the optimal reconstruction results maximizing the SSIM index can be obtained

to complete the image inpainting. The experiment results showed that: this algorithm had better visual effect and structural similarity

reduce the blurring effect

and overcome the discontinuous texture effect in inpainting of images with large area damaged image.

关键词

Keywords

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