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图像分解：图像被分解为结构和纹理两个部分。这种方法通常使用两种特性不同的过完备字典对图像进行稀疏分解，再将重建技术用于两部分稀疏表示的恢复。
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稀疏编码：图像或其分解的部分通过一个过完备字典进行稀疏编码，这意味着图像可以表示为字典中少数几个原子的线性组合。这个过程可以通过匹配追踪算法等稀疏编码技术实现。
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字典学习：在稀疏表示中，字典的学习和选择是关键步骤。字典可以是预先定义的，也可以通过学习从数据中获得。学习型字典可以更好地适应数据特性，提高修复质量。
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轮廓匹配和修复：对于物体缺失区域较大且具有复杂结构和纹理的情况，现有的方法可能无法有效修复。一种改进的方法是通过轮廓匹配找到相似物体图像作为参考图，然后利用参考物体轮廓的稀疏表示来修复待修复物体的轮廓。
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纹理修复：在轮廓修复之后，对图像的非轮廓线部分进行纹理修复。这通常涉及到在已知区域和缺失区域之间匹配相似的纹理块，并将它们复制到缺失区域。
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参考物体变形：为了提高参考物体轮廓与待修复物体轮廓的相似度，可以对参考物体进行局部变形，以提高轮廓匹配的准确性。
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图像平滑和修复优先级计算：在纹理修复中，使用图像平滑处理来提取图像结构，减少纹理中幅值较大的梯度对计算修复顺序的影响。
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深度学习的应用：近年来，深度学习方法也被应用于图像修复中。这些方法通过学习整个图像的上下文图像特征，在修复区域周围内容的约束下生成待修复区域的内容。
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性能评估：使用PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指数）等指标来衡量恢复图像的质量，并评估模型的优化程度。
这些步骤共同构成了稀疏表示的图像修复过程，目的是在保留图像主要特征的同时，修复或填充图像中的缺失或损坏部分。通过这种方式，即使是大规模图像缺失的复杂结构和纹理也能获得较好的修复效果
图像退化
是指在图像的获取、记录、处理和传输过程中，由于成像系统、记录设备、传输介质和处理方法的不完善，导致图像质量下降的现象。这通常表现为图像的模糊、失真和噪声等。图像退化的原因可能包括：
- 成像系统的像差、畸变、带宽有限等造成的图像失真。
- 成像器件拍摄姿态和扫描非线性引起的图像几何失真。
- 运动模糊，如成像传感器与被拍摄景物之间的相对运动。
- 灰度失真，如光学系统或成像传感器本身特性不均匀。
- 辐射失真，如大气湍流效应、大气成分变化等。
- 图像在成像、数字化、采集和处理过程中引入的噪声等。
图像退化的过程可以被模型化为一个退化函数和一个加性噪声项。如果输入图像为f(x,y)，退化系统为 H(x,y)，噪声为n(x,y)，那么退化后的图像 g(x,y) 可以通过以下关系表达：
g(x,y)=H(x,y)⋆f(x,y)+n(x,y)
其中 ⋆表示卷积操作。在实际应用中，往往假设噪声是白噪声，即它的频谱密度为常数，并且与图像不相关。如果退化系统是线性和空间不变的，那么在空域中的退化模型可以表示为上述卷积形式，在频域中可以表示为：
G(u,v)=H(u,v)F(u,v)+N(u,v)
其中，G(u,v)、F(u,v)、N(u,v) 分别是退化图像 g(x,y)、原图像 f(x,y)、噪声信号 n(x,y) 的傅立叶变换；H(u,v)是系统的点冲击响应函数 h(x,y) 的傅立叶变换，称为系统在频率域上的传递函数。
退化模型主要有非线性退化、模糊退化、运动退化和随机噪声退化等。图像退化的数学模型通常假设为线性系统和空间不变系统，这样的系统具有线性、相加性、一致性和位置（空间）不变性等性质。
图像退化的过程是图像复原的逆过程，图像复原技术的目的是通过指定的图像退化模型来恢复原始的、未经过退化的图像，以提升图像的视觉质量
白噪声
是一种理想化的随机信号，其频谱密度在整个频率范围内都是恒定的。在图像处理领域，白噪声通常是指一种统计性质的噪声，它具有以下特点：
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功率谱密度恒定：在所有频率上都具有相同的功率，即其频谱是平坦的。
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独立性：白噪声的各个分量之间相互独立，即一个像素的噪声值不影响其邻近像素的噪声值。
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零均值：白噪声的期望值通常为零，这意味着它在图像中添加的噪声不会改变图像的平均亮度。
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高斯分布：在实际应用中，白噪声常常假设遵循高斯（正态）分布，其概率密度函数呈钟形曲线，均值为零，方差为常数。
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不相关性：白噪声的值在不同时间或不同位置是不相关的，即前一个信号的值不会影响后一个信号的值。
在图像中，白噪声表现为图像上的随机亮点或暗点，这些点随机分布，没有明显的模式或结构。白噪声可以通过多种方式添加到图像中，例如在图像数字化、传输或处理过程中引入。
白噪声对图像的影响包括：
- 降低图像质量，增加视觉噪声。
- 掩盖图像细节，降低图像的分辨率。
- 影响图像处理算法的性能，如边缘检测、特征提取等。
为了减少白噪声对图像的影响，可以采用多种图像处理技术，如滤波。常见的滤波方法包括：
- 空间滤波：例如均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
- 频域滤波：例如低通滤波器，可以减少高频噪声成分。
在实际应用中，由于白噪声的随机性，完全去除白噪声而不损害图像细节是非常困难的。因此，滤波处理通常旨在在保持图像细节的同时减少噪声的影响。
