1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)無(wú)所不在，在人類社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。文物圖像由于歷史年代久遠(yuǎn)，受到各種自然因素的影響，使得一些文物面臨著噪聲，劃痕，圖像塊丟失等諸多問(wèn)題，導(dǎo)致文物無(wú)法完整的呈現(xiàn)在我們的面前，手工修復(fù)需要專業(yè)技術(shù)人員進(jìn)行，且存在修復(fù)周期性長(zhǎng)等缺點(diǎn)，因此，利用圖像復(fù)原技術(shù)對(duì)文物修復(fù)具有深遠(yuǎn)的意義。本文以秩極小化先驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑楣ぞ?，重點(diǎn)針對(duì)文物圖像去噪和文物圖像修復(fù)這兩個(gè)文物圖像復(fù)原問(wèn)題展開進(jìn)行深入的研究

2、。本文的主要研究成果如下：
　　（1）本文首先對(duì)現(xiàn)有的圖像復(fù)原方法做了簡(jiǎn)單概述，在圖像去噪方面，描述了非局部均值、K-SVD以及BM3D去噪算法，并對(duì)各個(gè)算法原理進(jìn)行了詳細(xì)介紹；在圖像修復(fù)方面，主要介紹了BSCB、TV和CDD經(jīng)典的修復(fù)方法，對(duì)各個(gè)算法進(jìn)行了詳細(xì)分析。
　?。?）在文物圖像去噪上，提出了一種基于非局部RPCA的文物圖像去噪方法。該方法利用非局部的思想，找到相似塊形成相似塊組矩陣后，考慮到相似塊的塊與塊之間具有

3、相似性的特點(diǎn)，如果直接利用原始的魯棒主成分分析（RPCA）模型對(duì)其進(jìn)行低秩去噪，并沒(méi)有考慮到相鄰兩個(gè)圖像塊之間的相似性特點(diǎn)。出于這個(gè)考慮，在原始的RPCA模型中引入一個(gè)能夠表示相鄰兩個(gè)圖像塊具有相似性這一懲罰項(xiàng)，更好的對(duì)文物圖像進(jìn)行去噪，在求解過(guò)程中，為了不增加輔助變量而導(dǎo)致計(jì)算量增大，采用線性化的交替方向?qū)Ω倪M(jìn)模型進(jìn)行最優(yōu)化求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于現(xiàn)有相關(guān)方法，本文去噪方法更具有較好的信息保持，獲得更好的去噪效果。
　　（3）