【摘要】：為解決K-SVD圖像去噪算法運(yùn)算復(fù)雜、去噪效率低的問題,提出一種基于平均計(jì)算的快速K-SVD圖像去噪算法。采用分簇去噪的思想,按照灰度方差將圖像分為背景簇和內(nèi)容簇兩部分;用平均計(jì)算預(yù)處理策略消除噪聲對(duì)圖像分簇精度的影響;用均值濾波對(duì)背景簇去噪,K-SVD算法對(duì)內(nèi)容簇去噪,結(jié)合均值濾波的去噪速度快以及K-SVD算法去噪效果好的優(yōu)勢(shì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法保留了K-SVD去噪效果好的優(yōu)勢(shì),在去噪效率上較原算法有明顯的改善。
[Abstract]:In order to solve the problem of complex operation and low denoising efficiency of K-SVD image denoising algorithm, a fast K-SVD image denoising algorithm based on average calculation is proposed. Based on the idea of clustering denoising, the image is divided into background cluster and content cluster according to the gray variance, and the influence of noise on the accuracy of image clustering is eliminated by the preprocessing strategy of average calculation. The background cluster is de-noised by mean filtering, the content cluster is de-noised by K-SVD algorithm, and the denoising speed of mean filtering is fast and the denoising effect of K-SVD algorithm is good. The experimental results show that the algorithm retains the advantage of good denoising effect of K-SVD, and the denoising efficiency of the algorithm is obviously improved compared with the original algorithm.
【作者單位】： 忻州師范學(xué)院計(jì)算機(jī)系;山西大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61673249;61273291) 山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題基金項(xiàng)目(2016002) 山西省社科聯(lián)重點(diǎn)課題基金項(xiàng)目(SSKLZDKT2017126) 忻州師院科研基金項(xiàng)目(201705)
【分類號(hào)】：TP391.41

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