结合中值滤波与稀疏表示的混合去噪算法

发布时间：2018-04-11 15:39

  本文选题：自适应中值滤波 + 稀疏表示　； 参考：《计算机工程》2016年09期

【摘要】：针对现有去噪算法不能有效去除高斯-椒盐混合噪声的问题,提出一种基于自适应中值滤波与改进稀疏表示的混合去噪算法。采用自适应中值滤波对带噪图像进行初始化,检测并初步抑制脉冲椒盐噪声,利用改进的K奇异值分解字典学习方法与基于回溯自适应的正交匹配追踪稀疏编码方法对处理后的图像进行高斯去噪。实验结果表明,与稀疏非局部正则化加权编码混合去噪算法相比,该算法在混合噪声较大的情况下,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.
【作者单位】： 长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室;长沙理工大学计算机与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61402053) 湖南省交通厅科技基金资助项目(201334) 2015年湖南省研究生科研创新基金资助项目(CX2015B369) 2015年湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划基金资助项目(湘教通[2015]269号)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1736613