發(fā)布時(shí)間：2017-10-14 04:16

  本文關(guān)鍵詞：基于字典學(xué)習(xí)的梯度重權(quán)非局部平均的強(qiáng)噪聲圖像去噪

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【摘要】：為從強(qiáng)噪聲圖像中重構(gòu)出原圖像并減小誤差,提出了一種基于梯度重權(quán)非局部平均的強(qiáng)噪聲圖像去噪算法。根據(jù)稀疏和冗余表示,基于K-SVD字典學(xué)習(xí)去噪算法可自適應(yīng)從已知帶噪圖像中訓(xùn)練字典,但是字典固有的結(jié)構(gòu)限制,導(dǎo)致強(qiáng)噪聲圖像去噪效果差。提出了基于字典學(xué)習(xí)的梯度重權(quán)非局部平均算法,該算法對(duì)圖像結(jié)構(gòu)賦予更緊約束,可以改善去噪性能。利用全變分法求解圖像結(jié)構(gòu)的梯度,給予圖像邊緣信息更高的權(quán)重,結(jié)合圖像結(jié)構(gòu)信息的相似性和稀疏性先驗(yàn),求解優(yōu)化后的逆問題。與傳統(tǒng)字典去噪相比,所提出的算法對(duì)強(qiáng)噪聲圖像的去噪效果更好,并保留了細(xì)節(jié)輪廓信息,具備較好的峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似性。
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院光纖通信與信息工程研究所;
【關(guān)鍵詞】： 圖像處理 圖像去噪 字典學(xué)習(xí) 非局部平均 梯度重權(quán)法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61275124,61405178,61205121)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 111002-1圖像去噪是信號(hào)處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。對(duì)于強(qiáng)噪聲圖像而言,圖像信號(hào)便成了微弱信號(hào)。傳統(tǒng)的去噪方法不能有效地恢復(fù)原信號(hào)�；谧值鋵W(xué)習(xí)的去噪,類似于變換域?yàn)V波的方法。傳統(tǒng)變換域?yàn)V波的方法是選取固定的變換基,例如小波基、曲波基或輪廓波[1-3]等,僅能表示圖像

【相似文獻(xiàn)】

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