您当前的位置：成果库 > 基于高斯混合模型的低秩图像修复方法
261
2018/09/14
咨询成果
发布成果基本信息
- 成果类型 高等院校
- 委托机构 西安电子科技大学
- 成果持有方 西安电子科技大学
- 行业领域 其他电子信息
- 项目名称 基于高斯混合模型的低秩图像修复方法
- 知识产权 发明专利
- 项目简介 本发明公开了一种基于高斯混合模型的低秩图像修复方法,主要解决现有方法在图像修复中没有兼顾图像整体的低秩结构和局部的相似性，造成修复图像的模糊与失真问题。本发明将图像建模成低秩项和非局部相似性算子之和，其中：低秩项由核范数构成，用于捕捉修复图像整体的低秩结构；非局部相似性算子是基于高斯混合模型来构造，它能够根据相似图像块的统计特性来完善修复图像的局部细节。实验结果表明，与其它传统方法相比，本发明的修复结果无论在数值评价指标上还是在视觉效果上，都明显优于其它方法。可用于对具有低秩结构的受损自然图像修复。
交易信息
- 意向交易额 面议
- 挂牌时间 2019/09/14
- 委托机构 西安电子科技大学
- 联系人姓名 王小刚
- 联系人电话 15802954800
- 联系人邮箱 745490733@qq.com
- 分享至：
