基于字典学习的梯度重权非局部平均的强噪声图像去噪

发布时间：2017-10-14 04:16

  本文关键词：基于字典学习的梯度重权非局部平均的强噪声图像去噪

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【摘要】：为从强噪声图像中重构出原图像并减小误差,提出了一种基于梯度重权非局部平均的强噪声图像去噪算法。根据稀疏和冗余表示,基于K-SVD字典学习去噪算法可自适应从已知带噪图像中训练字典,但是字典固有的结构限制,导致强噪声图像去噪效果差。提出了基于字典学习的梯度重权非局部平均算法,该算法对图像结构赋予更紧约束,可以改善去噪性能。利用全变分法求解图像结构的梯度,给予图像边缘信息更高的权重,结合图像结构信息的相似性和稀疏性先验,求解优化后的逆问题。与传统字典去噪相比,所提出的算法对强噪声图像的去噪效果更好,并保留了细节轮廓信息,具备较好的峰值信噪比和结构相似性。
【作者单位】： 浙江工业大学信息工程学院光纤通信与信息工程研究所;
【关键词】： 图像处理 图像去噪 字典学习 非局部平均 梯度重权法
【基金】：国家自然科学基金(61275124,61405178,61205121)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 111002-1图像去噪是信号处理领域的研究热点之一。对于强噪声图像而言,图像信号便成了微弱信号。传统的去噪方法不能有效地恢复原信号。基于字典学习的去噪,类似于变换域滤波的方法。传统变换域滤波的方法是选取固定的变换基,例如小波基、曲波基或轮廓波[1-3]等,仅能表示图像

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本文编号：1028934