發(fā)布時(shí)間：2018-04-11 15:39

  本文選題：自適應(yīng)中值濾波 + 稀疏表示��； 參考：《計(jì)算機(jī)工程》2016年09期

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有去噪算法不能有效去除高斯-椒鹽混合噪聲的問(wèn)題,提出一種基于自適應(yīng)中值濾波與改進(jìn)稀疏表示的混合去噪算法。采用自適應(yīng)中值濾波對(duì)帶噪圖像進(jìn)行初始化,檢測(cè)并初步抑制脈沖椒鹽噪聲,利用改進(jìn)的K奇異值分解字典學(xué)習(xí)方法與基于回溯自適應(yīng)的正交匹配追蹤稀疏編碼方法對(duì)處理后的圖像進(jìn)行高斯去噪。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與稀疏非局部正則化加權(quán)編碼混合去噪算法相比,該算法在混合噪聲較大的情況下,具有更高的峰值信噪比和更快的去噪速度。
[Abstract]:Aiming at the problem that the existing denoising algorithms can not effectively remove the Gao Si-salt and pepper mixed noise, a hybrid denoising algorithm based on adaptive median filter and improved sparse representation is proposed.Adaptive median filter is used to initialize the noised image and to detect and suppress the impulse salt and pepper noise.The improved K-singular value decomposition dictionary learning method and the orthogonal matching tracking sparse coding method based on backtracking adaptive algorithm are used to de-noise the processed images.The experimental results show that the proposed algorithm has higher peak SNR and faster denoising speed than the sparse nonlocal regularized weighted coding hybrid denoising algorithm.
【作者單位】： 長(zhǎng)沙理工大學(xué)綜合交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)智能處理湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;長(zhǎng)沙理工大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61402053) 湖南省交通廳科技基金資助項(xiàng)目(201334) 2015年湖南省研究生科研創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(CX2015B369) 2015年湖南省大學(xué)生研究性學(xué)習(xí)和創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(湘教通[2015]269號(hào))
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1736613