刘卓亚　李东

摘要；图像修复是指利用图像中已有的信息，对破损的地方进行修复或者删减目标物的图像处理技术。压缩感知是信号处理技术，利用信号的稀疏度，进行采样并恢复原始信号的技术。针对图像修复的算法，本文对样本数据进行大量的分析，对K-奇异值分解（K-SVD）字典训练，从而取代正交基函数。根据图像的退化数据，约束感知矩阵。对图像破损稀疏度未知的问题，提出了一种稀疏度自适应正则化正交匹配追踪算法（SA-ROMP），提高图像修复精度。

关键词：压缩感知；稀疏度自适应；图像修复

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）07-0165-03

图像处理中图像的修复是一个重要的步骤。它是利用破损图像中已知的信息进行重建图像，从而达到修复图像的目的。视频修复，图像解压和特技渲染上都会应用到图像修复技术。这也就是图像修复技术的重要性所在。

1图像修复算法

1.1图像修复技术

目前图像修复技术基本上分为3种。微分方程、纹理合成、稀疏表示的图像修复等三种。第一种，微分方程（KSCB）图像修复算法是利用破损图像的破损边缘进行估计，通过信息传播的方式进行修复。这种算法适用于破损比较小的图像。但是这种算法需要大量的时间进行计算分析，速度太慢。而且大面积破损图片的修复效果不够稳定。第二种，纹理合成图像修复是一个很热门的图像修复技术。纹理采样的方法，对大面积破损图像修复，有较好的效果。这种算法首先要在破损边缘选一个点，根据破损图像边缘寻找相似的图像点进行填充。……