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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性，容易導致 CDM 復原圖像邊緣模糊以及細小結構丟失.當圖像中出現周期性細小結構時，這些局部方法容易產生諸如鋸齒、柵格等失真現象.針對這些問題, 我們將字典學習和稀疏編碼統一到一個變分框架中， 提出了非局部自適應稀疏表示模型.通過非局部相似塊聚類自適應地在線學習字典 。利用局部和非局部的冗余信息對稀疏編碼進行約束，強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，設計了基于 l1 范數的數據項.最后，聯合交替最小化方法和算子分裂技巧對模型進行有效求解.實驗結果驗證了本文模型與數值算法的有效性。
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