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目前, 大部分彩色去马赛克(Color DeMosaicking , CDM)算法仅利用了局部的空间和光谱相关性，容易导致 CDM 复原图像边缘模糊以及细小结构丢失.当图像中出现周期性细小结构时，这些局部方法容易产生诸如锯齿、栅格等失真现象.针对这些问题, 我们将字典学习和稀疏编码统一到一个变分框架中， 提出了非局部自适应稀疏表示模型.通过非局部相似块聚类自适应地在线学习字典 。利用局部和非局部的冗余信息对稀疏编码进行约束，强制稀疏编码靠近其非局部均值以减少编码误差.为了有效抑制服从重尾分布的 CDM 误差，设计了基于 l1 范数的数据项.最后，联合交替最小化方法和算子分裂技巧对模型进行有效求解.实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性。
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