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針對(duì)圖像修復(fù)結(jié)果中存在的結(jié)構(gòu)連續(xù)性和紋理清晰性較差的問題，提出了一種基于自適應(yīng)相似組的圖像修復(fù)算法。區(qū)別于傳統(tǒng)的以單一圖像塊或固定數(shù)目圖像塊作為修復(fù)單元的方法，該算法根據(jù)自然圖像中紋理區(qū)和結(jié)構(gòu)區(qū)的不同特點(diǎn)，自適應(yīng)地選取不同數(shù)目的相似圖像塊，構(gòu)造自適應(yīng)相似組；然后以相似組作為基本單元，學(xué)習(xí)自適應(yīng)字典，并構(gòu)造基于稀疏表示的圖像修復(fù)模型；最后，采用Split Bregman Iteration算法高效地求解目標(biāo)代價(jià)函數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基于圖像塊的圖像修復(fù)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(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）上平均提高了0.0069 -0. 0345，同時(shí)，修復(fù)速度分別是對(duì)比算法的2. 51倍和3.32倍。
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