【图像修复】基于OMP和KSVD算法的图像修复附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，
代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇
智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
🔥 内容介绍
图像修复是数字图像处理领域中的一个重要问题，它涉及到从损坏或失真的图像中恢复出清晰、真实的图像。在过去的几十年里，许多图像修复算法被提出并得到了广泛的应用。本文将介绍基于OMP（Orthogonal Matching Pursuit）和KSVD（K-Singular Value Decomposition）算法的图像修复方法。
OMP算法是一种基于稀疏表示理论的图像修复算法，它利用图像的稀疏性质来恢复损坏的部分。稀疏表示理论认为，大部分自然图像在某种变换域下是稀疏的，即它们可以被少量的基向量线性表示。基于这一理论，OMP算法通过迭代选择最能表示残差的基向量来逐步恢复图像，从而实现图像修复的目的。
与OMP算法类似，KSVD算法也是一种基于稀疏表示理论的图像修复算法。它通过学习一组稀疏字典来表示图像，然后利用这个字典来恢复损坏的部分。与传统的基于固定字典的方法相比，KSVD算法能够自适应地学习最适合当前图像的字典，从而提高图像修复的效果。
基于OMP和KSVD算法的图像修复方法在实际应用中取得了不错的效果。通过对图像进行稀疏表示和字典学习，这两种算法能够有效地恢复损坏的图像，并且在一定程度上抑制噪声的影响。因此，它们被广泛应用于图像修复、图像增强等领域。
然而，需要指出的是，基于OMP和KSVD算法的图像修复方法也存在一些局限性。首先，这两种算法在处理大规模图像时计算复杂度较高，需要消耗大量的计算资源。其次，对于高度复杂的图像损坏情况，这两种算法的修复效果可能会受到一定的限制。因此，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的图像修复算法。
总的来说，基于OMP和KSVD算法的图像修复方法是图像处理领域中的重要研究方向，它们能够有效地恢复损坏的图像，并且在一定程度上提高图像的质量。随着计算机技术的不断发展，相信这两种算法在图像修复领域会有更广泛的应用和进一步的改进。
📣 部分代码
clcclear allbb=8; % block sizeK=256; % number of atoms in the dictionaryimg =imread('Test_Fig2_Missing.png');[N,M,dim]=size(img);img = double(img);%Compute mask and extracting its patchesMask = double(~(img(:,:,1)==0));blkMask=im2col(Mask,[bb,bb],'sliding'); % distinct slidingimg_yuv = rgb2ycbcr(uint8(img));img_inpaint_yuv = zeros(size(img_yuv));% Interpolation CbCr Componetimg_inpaint_yuv(:,:,2) = Interpolation(double(img_yuv(:,:,2)),~Mask); img_inpaint_yuv(:,:,3) = Interpolation(double(img_yuv(:,:,3)),~Mask);IMin0 = double(img_yuv(:,:,1)); load Dictload Coeff% Creating the output imageimag_Y=ImageRecover(IMin0,Dict,Coeff); imag_Y=max(min(imag_Y,255),0);img_inpaint_yuv(:,:,1) = imag_Y; img_inpaint_rgb = ycbcr2rgb(uint8(img_inpaint_yuv));imshow(uint8(img_inpaint_rgb))imwrite(img_inpaint_rgb,strcat('KSVD_Result_','iter_25','.png'),'png')
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。
Mairal J, Elad M, Sapiro G. Sparse representation for color image restoration[J]. IEEE Transactions on image processing, 2008, 17(1): 53-69.
Elad M, Aharon M. Image denoising via learned dictionaries and sparse representation[C]//2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06). IEEE, 2006, 1: 895-900.
Zhang J, Zhao D, Gao W. Group-based sparse representation for image restoration[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2014, 23(8): 3336-3351.
