基于图像分解的稀疏去噪及优化方法研究

发布时间：2017-09-04 04:29

  本文关键词：基于图像分解的稀疏去噪及优化方法研究

  更多相关文章： 图像去噪 稀疏表示 K-SVD 图像分解 双稀疏字典

【摘要】：为了改进在纹理丰富的图像中消除随机噪声的效果,基于对学习型字典随机噪声去噪实验结果的分析,论文提出了一种基于MCA图像分解的稀疏表示的去噪方法。首先基于MCA分解将图像分为结构和纹理两部分;然后对分解后的图像分别进行基于稀疏表达的去噪(对结构图像采用全局字典方法、对纹理图像采用双稀疏字典);最后将去噪后的两部分图像进行合成。实验结果表明,相比于K-SVD学习型字典方法,论文算法在去噪效果和处理速度上均有所提高。
【作者单位】： 中航工业洛阳电光设备研究所光电控制技术重点实验室;武汉理工大学信息工程学院;华中科技大学自动化学院;
【关键词】： 图像去噪 稀疏表示 K-SVD 图像分解 双稀疏字典
【基金】：国家自然科学基金资助项目(编号:61273241)资助
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言图像在采集、编码、传输、恢复、存储等过程中,都不可避免地会受到许多因素的影响,这样就会使图像出现噪声[1]。这些噪声导致图像质量下降,图像原始信息受到干扰,重要信息丢失,对后期处理造成影响。因此,对图像进行去噪处理就十分的必要[2]。研究人员已提出了很多图像去

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 王宪栋;图像代数与图像分解[J];西安电子科技大学学报;1995年01期

2 韩明华,叶如意;基于小波变换的图像分解与重构编码的实现[J];微机发展;2003年11期

3 姜东焕;徐光宝;宋国乡;;基于小波和变分泛函的图像分解[J];系统工程与电子技术;2007年06期

4 李敏;冯象初;;基于小波空间的图像分解变分模型[J];电子学报;2008年01期

5 吴敏金;沈霄凤;金升俊;;图像分解中的多通道滤波器组合[J];中国图象图形学报;2005年11期

6 张文娟;王艳红;;运用总变分最小化和振荡函数的图像分解方法[J];西安工业大学学报;2008年03期

7 孟敏;平子良;;基于指数矩的图像分解和重建[J];内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版);2011年03期

8 李峰;曾晓辉;陈盛霞;沈玉娟;;基于算子的图像分解[J];中国图象图形学报;2013年01期

9 白键;冯象初;;非凸泛函的图像分解[J];西安电子科技大学学报;2013年02期

10 胡正平,王成儒,练秋生;基于图像分解的快速多圆/椭圆检测方法[J];仪器仪表学报;2002年S1期

中国重要会议论文全文数据库 前2条

1 秦勃;时鹏;;经验模式多尺度图像分解[A];第一届全国几何设计与计算学术会议论文集[C];2002年

2 方宇强;戴斌;;基于图像分解的鲁棒光流计算[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年

中国重要报纸全文数据库 前3条

1 记者 曹婧逸;打造影院级影音空间渐成潮流[N];中华工商时报;2012年

2 晋毅;危机中的希腊[N];中国摄影报;2013年

3 记者郑千里;扫描隧道组合显微镜又添利器[N];科技日报;2002年

中国硕士学位论文全文数据库 前8条

1 刘春荣;结构字典学习方法及应用的研究[D];北京工业大学;2015年

2 沙马木呷;基于全变分与分块低秩卡通—纹理正则的图像分解与复原研究[D];电子科技大学;2016年

3 黄晓彤;几种图像分解模型分析及其在文字提取中的应用[D];云南大学;2013年

4 张力娜;偏微分方程在图像分解及边缘检测中的应用[D];西安电子科技大学;2008年

5 李艳霞;基于变分偏微分方程的图像分解研究与应用[D];中国海洋大学;2009年

6 刘鸣;基于PDE的图像分解方法研究与应用[D];青岛大学;2008年

7 刘健;基于Mumford-Shah模型和G空间图像分解的研究[D];中国海洋大学;2011年

8 施克汉;基于变指数增长反应—扩散方程组的图像分解研究[D];哈尔滨工业大学;2014年

，

本文编号：789361