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

【摘要】：針對現(xiàn)有去噪算法不能有效去除高斯-椒鹽混合噪聲的問題,提出一種基于自適應(yīng)中值濾波與改進稀疏表示的混合去噪算法。采用自適應(yīng)中值濾波對帶噪圖像進行初始化,檢測并初步抑制脈沖椒鹽噪聲,利用改進的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處理后的圖像進行高斯去噪。實驗結(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】： 長沙理工大學(xué)綜合交通運輸大數(shù)據(jù)智能處理湖南省重點實驗室;長沙理工大學(xué)計算機與通信工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61402053) 湖南省交通廳科技基金資助項目(201334) 2015年湖南省研究生科研創(chuàng)新基金資助項目(CX2015B369) 2015年湖南省大學(xué)生研究性學(xué)習(xí)和創(chuàng)新性實驗計劃基金資助項目(湘教通[2015]269號)
【分類號】：TP391.41

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李映;張艷寧;許星;;基于信號稀疏表示的形態(tài)成分分析:進展和展望[J];電子學(xué)報;2009年01期

2 趙瑞珍;王飛;羅阿理;張彥霞;;基于稀疏表示的譜線自動提取方法[J];光譜學(xué)與光譜分析;2009年07期

3 楊蜀秦;寧紀(jì)鋒;何東健;;基于稀疏表示的大米品種識別[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報;2011年03期

4 史加榮;楊威;魏宗田;;基于非負稀疏表示的人臉識別[J];計算機工程與設(shè)計;2012年05期

5 高志榮;熊承義;笪邦友;;改進的基于殘差加權(quán)的稀疏表示人臉識別[J];中南民族大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年03期

6 朱杰;楊萬扣;唐振民;;基于字典學(xué)習(xí)的核稀疏表示人臉識別方法[J];模式識別與人工智能;2012年05期

7 耿耀君;張軍英;袁細國;;一種基于稀疏表示系數(shù)的特征相關(guān)性測度[J];模式識別與人工智能;2013年01期

8 張疆勤;廖海斌;李原;;基于因子分析與稀疏表示的多姿態(tài)人臉識別[J];計算機工程與應(yīng)用;2013年05期

9 李正周;王會改;劉梅;丁浩;金鋼;;基于形態(tài)成分稀疏表示的紅外小弱目標(biāo)檢測[J];彈箭與制導(dǎo)學(xué)報;2013年04期

10 胡正平;趙淑歡;李靜;;基于塊稀疏遞推殘差分析的稀疏表示遮擋魯棒識別算法研究[J];模式識別與人工智能;2014年01期

相關(guān)會議論文 前3條

1 何愛香;劉玉春;魏廣芬;;基于稀疏表示的煤矸界面識別研究[A];虛擬運營與云計算——第十八屆全國青年通信學(xué)術(shù)年會論文集（上冊）[C];2013年

2 樊亞翔;孫浩;周石琳;鄒煥新;;基于元樣本稀疏表示的多視角目標(biāo)識別[A];2013年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（第五分冊）[C];2013年

3 葛鳳翔;任歲玲;郭鑫;郭良浩;孫波;;微弱信號處理及其研究進展[A];中國聲學(xué)學(xué)會水聲學(xué)分會2013年全國水聲學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2013年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 李進明;基于稀疏表示的圖像超分辨率重建方法研究[D];重慶大學(xué);2015年

2 王亞寧;基于信號稀疏表示的電機故障診斷研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2014年

3 姚明海;視頻異常事件檢測與認證方法研究[D];東北師范大學(xué);2015年

4 黃國華;蛋白質(zhì)翻譯后修飾位點與藥物適應(yīng)癥預(yù)測方法研究[D];上海大學(xué);2015年

5 王瑾;基于稀疏表示的數(shù)據(jù)收集、復(fù)原與壓縮研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2015年

6 王文卿;基于融合框架與稀疏表示的遙感影像銳化[D];西安電子科技大學(xué);2015年

7 解虎;高維小樣本陣列自適應(yīng)信號處理方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

8 秦振濤;基于稀疏表示及字典學(xué)習(xí)遙感圖像處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D];成都理工大學(xué);2015年

9 薛明;基于稀疏表示的在線目標(biāo)跟蹤研究[D];上海交通大學(xué);2014年

10 孫樂;空譜聯(lián)合先驗的高光譜圖像解混與分類方法[D];南京理工大學(xué);2014年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王道文;基于稀疏表示的目標(biāo)跟蹤算法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 李哲;基于稀疏表示和LS-SVM的心電信號分類[D];河北大學(xué);2015年

3 孫雪青;Shearlet變換和稀疏表示相結(jié)合的甲狀腺結(jié)節(jié)圖像融合[D];河北大學(xué);2015年

4 吳麗璇;基于稀疏表示的微聚焦X射線圖像去噪方法[D];華南理工大學(xué);2015年

5 趙孝磊;基于圖像分塊稀疏表示的人臉識別算法研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

6 黃志明;基于辨別式稀疏字典學(xué)習(xí)的視覺追蹤算法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

7 張鈴華;非約束環(huán)境下的稀疏表示人臉識別算法研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

8 賀妍斐;基于稀疏表示與自適應(yīng)倒易晶胞的遙感圖像復(fù)原方法研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

9 楊爍;電能質(zhì)量擾動信號的稀疏表示/壓縮采樣研究[D];西南交通大學(xué);2015年

10 應(yīng)艷麗;基于低秩稀疏表示的目標(biāo)跟蹤算法研究[D];西南交通大學(xué);2015年

，

本文編號：1736613