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目前, 大部分彩色去馬賽克(Color DeMosaicking , CDM)算法僅利用了局部的空間和光譜相關(guān)性，容易導(dǎo)致 CDM 復(fù)原圖像邊緣模糊以及細(xì)小結(jié)構(gòu)丟失.當(dāng)圖像中出現(xiàn)周期性細(xì)小結(jié)構(gòu)時(shí)，這些局部方法容易產(chǎn)生諸如鋸齒、柵格等失真現(xiàn)象.針對(duì)這些問(wèn)題, 我們將字典學(xué)習(xí)和稀疏編碼統(tǒng)一到一個(gè)變分框架中， 提出了非局部自適應(yīng)稀疏表示模型.通過(guò)非局部相似塊聚類自適應(yīng)地在線學(xué)習(xí)字典 。利用局部和非局部的冗余信息對(duì)稀疏編碼進(jìn)行約束，強(qiáng)制稀疏編碼靠近其非局部均值以減少編碼誤差.為了有效抑制服從重尾分布的 CDM 誤差，設(shè)計(jì)了基于 l1 范數(shù)的數(shù)據(jù)項(xiàng).最后，聯(lián)合交替最小化方法和算子分裂技巧對(duì)模型進(jìn)行有效求解.實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文模型與數(shù)值算法的有效性。
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