基于稀疏分解的同时修复与几何分离分析
泛函分析
2021-07-08 v3
摘要
自然图像通常是具有不同几何特征的各种部分的叠加。例如，一幅图像可能是卡通结构与纹理结构的混合。此外，图像常常伴有缺失数据。在本文中，我们发展了一种方法，用于同时将图像分解为其两个潜在部分并修复缺失数据。我们的分离修复方法基于 最小化方法，使用两个字典，每个字典使其中一个图像部分稀疏化而不使另一个稀疏化。我们在一般设定下利用联合集中性、聚类稀疏性和簇相干性的概念，引入了我们方法的全面收敛分析。作为我们理论的主要应用，我们考虑将图像分离并修复为卡通部分和纹理部分的问题。
引用
@article{arxiv.2009.09398,
title = {Analysis of simultaneous inpainting and geometric separation based on sparse decomposition},
author = {Van Tiep Do and Ron Levie and Gitta Kutyniok},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.09398},
year = {2021}
}