信号修补:理论，算法和应用

信号修补旨在从部分已知信息中推断缺失或损坏的信号。这是一个逆问题，在信号处理中被广泛研究，用于图像、音频和视频恢复。

例如，在音频信号处理领域，可以有效地改善和恢复因脉冲干扰、剪切和缺失帧而损坏的音频信号的质量。然而，在实时音频传输中，时间复杂度高的算法在实际应用中受到限制，往往需要计算简单快速的算法。然而，如何在保持修补性能的同时降低算法复杂度仍然是一项极具挑战性的任务。

在图像处理领域，图像会受到背景噪声和缺失像素的破坏，而修复技术在卫星遥感、生物医学和文物修复等领域有着广泛的应用。然而，图像修复仍然面临许多挑战，难以恢复不规则的纹理特征和细节，图像中大面积缺失区域的重建也是一个巨大的挑战。此外，恢复的图像也可能有阻塞工件。

除上述应用外，信号修复方法还可用于其他领域，如视频恢复、雷达回波处理、射电望远镜数据清理等。

本研究主题旨在收集科学家、研究人员、工程师和在信号修补和修复领域工作的从业者的最新贡献。该平台将允许在算法开发、理论分析和实际应用方面交换思想，并将促进新算法、理论、工具和数据集的发展，用于信号修补的研究。

本研究课题涉及的主题包括但不限于以下内容:

•信号修补模型(线性或非线性)
•信号修补理论
•信号修补算法
•信号修补性能分析
•信号修复和其他信号恢复问题之间的链接(例如去噪，去噪，反褶积，去模糊等)
•应用于音频、语音、图像、视频、生物医学和其他领域
•软件工具、数据集、系统或硬件
•信号修补教程或评论

关键字:信号修补、修补模型、修补理论、修补算法、图像修补、音频修补、视频修补、恢复、修复

重要提示:所有对本研究主题的贡献必须在其所提交的章节和期刊的范围内，如其使命声明中所定义的那样。雷竞技rebat在同行评审的任何阶段，Frontiers保留将超出范围的稿件引导到更合适的章节或期刊的权利。