The invention discloses an image restoration method of ancient books with impulse noise based on Lp pseudonorm and sparse overlapping group, which includes the following steps: a. Establishing a denoising model:
【技术实现步骤摘要】
一种基于Lp伪范数与交叠组稀疏的脉冲噪声古籍图像修复方法
本专利技术涉及一种基于Lp伪范数与交叠组稀疏的脉冲噪声古籍图像修复方法。
技术介绍
数字图像修复是数字图像处理和计算机图像学中的一个热点问题，而古籍图像修复又是亟待解决的问题之一，其对于文物保护和古籍图像的数字化具有很高的应用价值；噪声是数据采集、传输及处理等环节不可避免的问题，图像受到噪声污染则是引起图像退化和降质的主要因素，它产生于图像的采集、传输、加工、记录等过程；图像去噪之所以重要，原因是数据噪声广泛存在于各类工程实际问题，如采集环境、采集设备、测量误差、记数误差等；噪声的存在，会影响人们对感兴趣内容的观看和接收；因此，图像去噪在图像修复、雷达探测、光电探测、地质勘探、遥感应用、医疗影像分析等领域中均有广泛的应用前景。图像噪声种类繁多，根据噪声幅度的概率密度函数分布情况可以分为：高斯噪声，瑞利分布噪声，均匀分布噪声，指数分布噪声，脉冲噪声，伽马噪声等，古籍图像由于年代久远，图片中广泛存在着霉变、缺失、泛黄、去印章等现象，分析其噪声类型，多以加性噪声例如脉冲噪声为主，随着压缩感知理论的发展，基于稀疏表...
【技术保护点】
1.一种基于Lp伪范数与交叠组稀疏的脉冲噪声古籍图像修复方法，其特征在于：包括以下步骤：a.建立去噪模型：
【技术特征摘要】
1.一种基于Lp伪范数与交叠组稀疏的脉冲噪声古籍图像修复方法，其特征在于：包括以下步骤：a.建立去噪模型：其中，作为保真项，G表示带噪声图像，F表示由去噪模型恢复出的图像，表示Lp范数，作为正则项，μ表示正则参数以衡量保真项与正则项之间的权重，表示横向和竖向组合梯度，*表示卷积运算符，Kh和Kv分别表示横向和纵向差分卷积核；b.输入带噪声图像G；c.通过傅里叶变换将空域计算转换成频域计算；d.经过若干次迭代后输出恢复出的图像。2.根据权利要求1所述的一种基于Lp伪范数与交叠组稀疏的脉冲噪声古籍图像修复方法，其特征在于：所述步骤a中，Kh＝[-1，1]，3.根据权利要求1所述的一种基于Lp伪范数与交叠组稀疏的脉冲噪声古籍图像修复方法，其特征在于：所述步骤c和d中，通过快速傅里叶变换将空域计算转换成频域计算其中，Fk+1为k+1次迭代得到的恢复图，FFT表示快速傅里叶变换，是kh的伴随矩阵，是kv的伴随矩阵，是kh的傅里叶变换，是kv的傅里叶变换，是的傅里叶变换，是的傅里叶变换，其中k，β1，β2，β3，β4是算法参数，通过更新迭代出对应的Fk+1，当||Fk+1-Fk||2/||Fk||2＜tol时停止迭代输出恢复出的图像，其中tol是算法迭代结束的阈值参数，||||2表示求模...
【专利技术属性】
技术研发人员：王灵芝，陈颖频，陈育群，林凡，喻飞，
申请(专利权)人：闽南师范大学，
类型：发明
国别省市：福建,35
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