公开(公告)号：CN112116532A

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN202010774427.2

申请日：2020-08-04

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 赵广社 ,  姚彦军 ,  王鼎衡 ,  刘美兰 ,  武碧娇 ,  张哲

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于张量块循环展开的彩色图像补全方法，属于图像处理技术领域。首先输入待补全图像并对缺失像素进行n近邻初始化，得到目标图像；然后初始化模型参数，估计目标图像的块循环展开秩并设置权重系数。接着将目标图像以张量形式输入图像补全模型，并采用交替方向乘子法通过迭代对模型进行凸优化求解，其中图像补全模型为基于张量块循环展开的低秩矩阵因式分解模型。最后，对迭代得到的张量进行数据格式转换，使之以待补全图像的格式输出。本方法在进行张量块循环展开时增加了图像切片之间的联系性，从而在一定程度上降低了展开操作所造成的图像结构信息的损失；补全图像的峰值信噪比有了显著提高，且纹理和细节信息更加丰富。

公开(公告)号：CN112116532B

公开(公告)日：2022-07-12

申请号：CN202010774427.2

申请日：2020-08-04

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 赵广社 ,  姚彦军 ,  王鼎衡 ,  刘美兰 ,  武碧娇 ,  张哲

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于张量块循环展开的彩色图像补全方法，属于图像处理技术领域。首先输入待补全图像并对缺失像素进行n近邻初始化，得到目标图像；然后初始化模型参数，估计目标图像的块循环展开秩并设置权重系数。接着将目标图像以张量形式输入图像补全模型，并采用交替方向乘子法通过迭代对模型进行凸优化求解，其中图像补全模型为基于张量块循环展开的低秩矩阵因式分解模型。最后，对迭代得到的张量进行数据格式转换，使之以待补全图像的格式输出。本方法在进行张量块循环展开时增加了图像切片之间的联系性，从而在一定程度上降低了展开操作所造成的图像结构信息的损失；补全图像的峰值信噪比有了显著提高，且纹理和细节信息更加丰富。