加权稀疏的混合噪声去除模型

发布时间：2017-12-11 22:18

  本文关键词：加权稀疏的混合噪声去除模型

  更多相关文章： 混合噪声 加权编码 非局部相似 变分 对偶方法

【摘要】：针对混合噪声,结合加权稀疏与变分,提出了新颖的去噪模型。首先,进行PCA训练自适应字典,再结合非局部相似性,利用噪声的特性进行加权编码。最后,结合变分正则项,再利用对偶方法求出恢复后的图像。仿真实验表明,该算法不仅提高了图像的峰值信噪比,而且更好地保留图像的重要特征,提高图像的视觉效果。
【作者单位】： 桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西高校数据分析与计算重点实验室;桂林电子科技大学广西高校图像图形智能处理重点实验室;广西信息科学实验中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(61362021) 广西自然科学基金项目(2013GXNSFDA019030;2012GXNSFBA053014;2014GXNSFDA118036) 广西高校图像图形智能处理重点实验室项目(GIIP201408;GIIP201503)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1图像混合噪声 图像在获取和运输的过程中不可避免的会受到噪声的污染,而被噪声污染的图像会影响图像的后续处理,例如边缘检测、目标识别和图像分割等。因此去噪是图像数字图像处理的一个重要问题,其主要目是在保存图像的细节、纹理和边缘等特征下,从给定的噪声图像中恢复理

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本文编号：1280124