【摘 要】
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本文主要研究TV和稀疏表示模型在图像分层中的结合应用.我们通过一个两步的方法,分别计算并提取图像的背景层以及纹理层,从而实现图像的分层.在图像中,有意义的部分隐藏在网格等纹理背后是一个很普遍的现象,而从复杂的纹理或网格中提取出有效的信息成为了一个具有挑战性的问题.全变分和稀疏表示是图像处理问题中的两类经典的模型,在本文中,我们提出了 一个基于全变分和稀疏表示模型的图像分层算法.我们将图像分为了两层
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本文主要研究TV和稀疏表示模型在图像分层中的结合应用.我们通过一个两步的方法,分别计算并提取图像的背景层以及纹理层,从而实现图像的分层.在图像中,有意义的部分隐藏在网格等纹理背后是一个很普遍的现象,而从复杂的纹理或网格中提取出有效的信息成为了一个具有挑战性的问题.全变分和稀疏表示是图像处理问题中的两类经典的模型,在本文中,我们提出了 一个基于全变分和稀疏表示模型的图像分层算法.我们将图像分为了两层,由相对全变分算法实现对于背景层的提取与表示,由卷积稀疏编码实现对于纹理层的表示.卷积稀疏编码中的字典矩阵由输入图像自身学习得到.通过对于背景层和纹理层的交替更新从而实现对图像分层视觉效果的提升.最后,本文在数值效果上与几种算法进行了比较,在视觉效果上均取得了一定程度的优势.从结果上来看,对于纹理结构等细节比较复杂的情况下,传统对于背景层的提取方法所取得的效果非常一般,不仅无法充分的将纹理细节与背景分离,甚至也会丢失一些重要信息.本文运用两步的图像分层算法对传统方法进行了改进,对于纹理细节比较复杂的图像也可以进行图像分层的处理,所得到的背景层图像效果良好.
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