基于递推最小二乘自适应滤波算法的图像去噪

发布时间：2018-06-11 23:55

  本文选题：自适应滤波 + 递推最小二乘算法(RLS)　； 参考：《计算机应用与软件》2014年04期

【摘要】：递推最小二乘RLS(Recursive of Least Square)算法是自适应滤波算法中的精确分析算法。它具有收敛速率快,精确度高等特点,但是发现目前RLS算法多用于对一维信号的去噪处理。使用递推最小二乘(RLS)算法对二维图像进行去噪,从处理一维信号变成处理二维图像信号,需要对RLS算法进行改进。先迭代得到滤波器参数,形成3×3滤波掩模,再改进算法对图像进行滤波;同时与常数比率维纳滤波和自相关函数的维纳滤波算法的去噪效果进行对比。结论证明在对图像进行较严重的模糊和加噪处理后,其他两种算法对图像的还原能力差,而递推最小二乘自适应滤波(RLS)算法具有优良的图像去噪性能。
[Abstract]:Recursive least squares (RLS) algorithm is an accurate analysis algorithm in adaptive filtering algorithm. It has the characteristics of fast convergence rate and high accuracy, but it is found that the RLS algorithm is mostly used in the denoising of one-dimensional signals. The recursive least squares (RLS) algorithm is used to Denoise the two-dimensional image from one dimension signal to two dimensional image signal. It is necessary to improve the RLS algorithm. The filter parameters are obtained by iterative method, and the 3 脳 3 filter mask is formed, then the image is filtered by the improved algorithm, and the denoising effect of the Wiener filtering algorithm with constant ratio and autocorrelation function is compared with that of the Wiener filter algorithm with constant ratio and autocorrelation function. Conclusion it is proved that the other two algorithms have poor ability to restore the image, and the recursive least square adaptive filter (RLS) algorithm has good performance in image denoising.
【作者单位】： 宁夏大学物理电气信息学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61261044)
【分类号】：TN911.73

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2007253