基于字典学习的古建筑图像修复研究

古代建筑图纸是我国重要的民族瑰宝，亟待利用现代计算机技术对古代建筑图纸进行信息化和修复。提出了一种新的基于字典学习的古建筑图像修复模型，通过K-svd算法进行字典学习，在稀疏域利用已知像素信息填充缺损像素，从而实现对古建筑图像的修复及噪声的滤除。实验表明，该算法能较好地修复古建筑图像，降低图像的均方误差，在实际应用中具有良好的可行性和应用前景。