[發明專利]基于多視圖流行低秩表示的受損圖像修復方法

有效

• 申請號: 201310438772.9
• 申請日: 2013-09-24
• 公開（公告）號: CN103559683A
• 公開（公告）日: 2014-02-05
• 發明（設計）人: 卜佳俊;李平;王哲;陳純;何占盈
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 杭州天正專利事務所有限公司 33201
• 代理人: 王兵;黃美娟

1.基于多視圖流行低秩表示的受損圖像修復方法，該方法的特征在于獲取含有多種受損情形的圖像庫后，針對受損圖像進行以下操作：?

1）從不同角度（如色彩、形狀、紋理等）提取受損圖像的多類型特征，并得到包含K類特征的集合f={f₁，…，f_k}，獲得受損圖像的多視圖表達；?

2）構建并利用多視圖流行保持受損圖像的不同局部幾何結構，對多視圖受損圖像進行低秩矩陣分解，得到多視圖低秩表示和受損矩陣表示；?

3）基于集成多視圖低秩表示對受損圖像進行修復，從而得到完整的原始圖像。?

2.如權利要求1所述的基于多視圖流行低秩表示的受損圖像修復方法，其特征在于：步驟1）中所述的受損圖像的多視圖表達，具體是：?

1）將n幅受損圖像縮放為同等大小，每幅受損圖像用d維的向量表示，則所有受損圖像可表示為一個原始像素矩陣B∈R^d×n；?

2）從色彩、形狀和紋理等角度對受損圖像提取K種特征，每種特征對應一個視圖，如果受損圖像的第v種特征具有m_v維，那么全部受損圖像的第v個視圖用數據矩陣??????????????????????????????????????????????????表示，這樣，全部受損圖像數據的多視圖表達按列存放為矩陣V=[V¹；…；V^K]∈R^m×n，其中???為多視圖表達的數據維度。?

3.如權利要求2所述的基于多視圖流行低秩表示的受損圖像修復方法，其特征在于：步驟2）中所述的構建并利用多視圖流行保持受損圖像的不同局部幾何結構，具體是：?

1）數據的流行反映了數據的本征結構，一般通過拉普拉斯矩陣表示，對受損圖像的不同視圖構建基于p近鄰的拉普拉斯矩陣L可反映其?不同的局部結構；?

2）設第v個受損圖像視圖上對應的鄰接權重矩陣為W^v，第v個視圖的所有受損圖像可看做一個圖，每幅圖像看成圖的頂點，對第v個視圖中的任意一幅圖像x_i，根據歐氏距離在整個視圖中搜索它的p個鄰居圖像，在它們之間建立一條邊并賦予它們之間的權重為1，即????其中j代表x_i的鄰居索引，若兩點之間無邊，則權重設為0；?

3）根據鄰接權重矩陣W^v計算對角矩陣D^v，該矩陣對角線上的元素值為W^v對應列元素的累加和，即???這樣，第v個受損圖像視圖對應的流行為L^v=D^v-W_v；?

4）根據上述方法可以此構建受損圖像多個視圖對應的多個流行。?

4.如權利要求3所述的基于多視圖流行低秩表示的受損圖像修復方法，其特征在于：步驟2）中所述的對多視圖受損圖像進行低秩矩陣分解，具體是：?

1）假設受損圖像的每個視圖均可分解為無損部分（即清潔的圖像）和受損部分（如噪聲或遮擋等），對第v個視圖V^v，可分解為無損部分V^vZ^v和受損部分???其中Z^v∈R^m×n是對應的低秩表示；?

2）考慮到每種視圖反映原始受損圖像的程度不同，賦予第v個視圖V^v的權重為θ_v，從而充分利用多個視圖提供的相互補償信息，通過對受損圖像多視圖流行做低秩矩陣分解可求得對應的低秩表示Z=[Z¹；…；Z^K]∈R^Kn×n和受損表示矩陣E=[E¹；…；E^K]∈R^m×n，即求解以下目標函數?

其中，||·||，表示矩陣的核范式，即矩陣的奇異值之和，Tr(·)表示矩陣的跡，||·||_2，1表示矩陣的l_2，1范式，即先對矩陣的列求l₂范式再求l₁范式，這里也可以根據需要僅用l₁范式反映隨機噪聲，γ＞0和λ＞0是可以調節的參數，它們分別控制受損圖像中的流行幾何結構反映程度和受損部分的抑制程度。?

5.如權利要求4所述的基于多視圖流行低秩表示的受損圖像修復方法，其特征在于：步驟3）中所述基于集成多視圖低秩表示對受損圖像進行修復，具體是：?

1）基于上述步驟獲得的受損圖像對應的多視圖低秩表示矩陣Z=[Z¹；…；Z^x]及其相應的權重向量θ=[θ₁，…，θ_K]，計算權重線性組合???即集成多視圖低秩表示；?

2）以集成多視圖低秩表示為映射矩陣，則受損圖像的原始像素矩陣B通過線性投影???可得到修復后的原始圖像。?