图像恢复问题的梯度稀疏化正则方法

针对图像恢复中边缘损坏及细节丢失等问题,从分析梯度直方图的分布特征及梯度稀疏性最佳表示出发,提出了一种基于梯度稀疏性的正则方法,建立了具有梯度先验信息的图像恢复模型。该模型不仅能够增强图像的细节特征,而且能够在去除模糊及噪声与保持图像边缘之间取得很好的平衡。设计了一种新的优化算法对模型进行求解。实验结果表明,新算法快速有效且收敛性好, 新模型能够在很好地去除模糊和噪声的同时,有效保留图像边缘及纹理等信息。     

图像分割的加权稀疏子空间聚类方法

在稀疏子空间聚类算法的基础上,提出一种基于加权稀疏子空间聚类的图像分割方法。利用加权的稀疏约束使得特征数据能够更好地被同一子空间内相似性高的特征数据线性表示,系数矩阵在类间更为稀疏。实验表明,给出的加权稀疏子空间聚类方法对于干净数据和带噪声的数据都能得到较高的数据聚类准确率,对自然图像能够得到比较符合人眼视觉特性的分割结果。