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針對圖像修復結果中存在的結構連續性和紋理清晰性較差的問題，提出了一種基于自適應相似組的圖像修復算法。區別于傳統的以單一圖像塊或固定數目圖像塊作為修復單元的方法，該算法根據自然圖像中紋理區和結構區的不同特點，自適應地選取不同數目的相似圖像塊，構造自適應相似組；然后以相似組作為基本單元，學習自適應字典，并構造基于稀疏表示的圖像修復模型；最后，采用Split Bregman Iteration算法高效地求解目標代價函數。實驗結果表明，與基于圖像塊的圖像修復算法和圖像塊組稀疏表示（ GSR）算法相比，該算法在峰值信噪比（PSNR）上平均提高了0. 94 -4. 34 dB，在結構相似性指數（SSIM）上平均提高了0.0069 -0. 0345，同時，修復速度分別是對比算法的2. 51倍和3.32倍。
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