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Multi-Layer deep sparse representation for Biological Slice Image Inpainting

Computers, Materials & Continua 2023年第9期76卷 3813-3832页

作者： Haitao Hu Hongmei Ma Shuli Mei College of Information and Electrical Engineering China Agricultural UniversityBeijing100000China Yantai Research Institute China Agricultural UniversityYantai264670China

Biological slices are an effective tool for studying the physiological structure and evolutionmechanism of biological ***,due to the complexity of preparation technology and the presence of many uncontrollable factors during the preparation processing,leads to problems such as difficulty in preparing slice images and breakage of slice ***,we proposed a biological slice image small-scale corruption inpainting algorithm with interpretability based on multi-layer deep sparse representation,achieving the high-fidelity reconstruction of slice *** further discussed the relationship between deep convolutional neural networks and sparse representation,ensuring the high-fidelity characteristic of the algorithm first.A novel deep wavelet dictionary is proposed that can better obtain image prior and possess learnable *** multi-layer deep sparse representation is used to implement dictionary learning,acquiring better signal *** with methods such as NLABH,Shearlet,Partial Differential Equation(PDE),K-Singular Value Decomposition(K-SVD),Convolutional sparse Coding,and deep Image Prior,the proposed algorithm has better subjective reconstruction and objective evaluation with small-scale image data,which realized high-fidelity inpainting,under the condition of small-scale image *** theOn2-level time complexitymakes the proposed algorithm *** proposed algorithm can be effectively extended to other cross-sectional image inpainting problems,such as magnetic resonance images,and computed tomography images.

关键词： deep sparse representation image inpainting convolutional sparse modelling deep neural network

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