基于带权稀疏表示和字典学习的图像去噪模型

发布时间：2018-11-09 16:53

【摘要】：利用GMM模型对自然图像块进行学习,对高斯分量的协方差矩阵做PCA,用其特征向量组成的矩阵作为子字典,用特征值的大小作为对稀疏系数加权的依据,并将该模型应用到CSR模型中得到一种新的去噪模型,并给出模型的优化算法。为了验证提出的模型的有效性,设计了比较的仿真实验,实验表明与一些先进的模型相比,该方法具有优势。
[Abstract]:The GMM model is used to study the natural image block. The covariance matrix of Gao Si component is studied by PCA,. The matrix composed of its eigenvector is used as the sub-dictionary, and the magnitude of eigenvalue is used as the basis for weighting sparse coefficient. The model is applied to the CSR model to obtain a new denoising model, and the optimization algorithm is given. In order to verify the validity of the proposed model, a comparative simulation experiment is designed, which shows that this method has advantages over some advanced models.
【作者单位】： 公安海警学院;
【基金】：公安部技术研究计划项目(2015JSYJC029) 公安海警学院研究中心、科研团队研究计划项目资助
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2321011