【摘 要】
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基于低秩矩阵填充(low-rank matrix completion,LRMC)的高动态范围(high dynamic range,HDR)成像方法通过恢复运动目标遮挡的背景信息,从而去除运动目标在结果图像中的鬼影。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61562047,61462048,61562048);江西省教育厅科学技术项目(GJJ151084);九江学院科研项目(2014KJYB029)资助
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基于低秩矩阵填充(low-rank matrix completion,LRMC)的高动态范围(high dynamic range,HDR)成像方法通过恢复运动目标遮挡的背景信息,从而去除运动目标在结果图像中的鬼影。但是,由于该模型忽略图像的局部空间信息,导致不能有效恢复HDR图像的边缘。为了解决这一问题,将运动目标的空间分段平滑性作为额外约束,提出一种结合LRMC和全变分约束的背景恢复模型,并给出模型的数值计算方法。提出的方法同时利用了低动态范围背景图像的低秩性,以及运动目标的稀疏性和分段平滑性。实验结果表明,与现有的两种基于LRMC的HDR成像方法相比,提出的方法能提高边缘处理能力,较好地恢复图像的边缘。
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