基于稀疏表示的车用带钢表面图像信息修复

周李洪，龚金科，李兵

（1.湖南大学 机械与运载工程学院，湖南 长沙 410082；2.湖南机电职业技术学院 汽车工程学院，湖南 长沙 410151；3.合肥工业大学 电气与自动化工程学院，安徽 合肥 230009）

图像作为人们传递信息和获取信息的媒介，是学者们研究的热点对象[1].数据图像处理是通过计算机处理并分析图像的一种技术.数字图像的性能随着数字计算机和信息时代的发展不断提高，被广泛地应用在各个领域中[2].但是在存储、压缩和传输过程中，外界的干扰会导致数字图像信息缺损.为了提高图像信息的完整性，需要对受损图像进行修复和填补.图像信息修复技术在此背景下被人们所重视.图像信息修复技术可以使修复后图像的视觉效果或可视化效果更接近原始图像[3].

带钢作为汽车的重要原材料，对汽车的质量和性能产生直接影响，因此，对其进行表面检测具有重要意义.但在带钢表面检测图像中，常因噪声干扰等问题出现缺陷，为此，需要通过图像修复技术对车用带钢表面图像信息进行修复，可以实现车用带钢受损区域的复原，因此需要对车用带钢表面图像信息修复方法进行分析和研究.

现有研究中，强振平等[4]提出基于图像结构分成计算的图像信息修复方法，利用局部拉普拉斯滤波器平滑处理图像细节信息，获得图像结构成分，确定修复优先级，在基于结构张量和等照度线的图像修复算法中引入结构成分引导方法，实现图像信……