作者：徐俊图像重构字典矩阵系数向量稀疏表示相似度搜索
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．
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