基于K-SVD和残差比的低信噪比图像稀疏表示去噪算法

• 作者: 张晓阳 李华锋 柴毅
• 来源期刊: 光学技术
• 学科: 工学
• 关键词: 低信噪比 图像去噪 稀疏分解 K-SVD OMP
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 信息光学与图像处理
• 页码范围: 23-29
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对低信噪比图像去噪问题,提出了一种基于K-SVD(Singular Value Decomposition)和残差比(Residual Ratio Iteration Termination)的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)图像稀疏分解去噪算法.该算法利用K-SVD算法将离散余弦变换(Discrete cosine transform,DCT)框架产生的冗余字典训练成能够有效反映图像结构特征的超完备字典,以实现图像的有效表示.然后以残差比作为OMP算法迭代的终止条件来实现图像的去噪.实验表明,该算法相对于传统基于Symlets小波图像去噪、基于Contourlet变换的图像去噪,以及基于DCT冗余字典的稀疏表示图像去噪,能够更加有效地滤除低信噪比图像中的高斯白噪声,保留原图像的有用信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴毅	重庆大学自动化学院	157	2347	25.0	41.0
2	李华锋	重庆大学自动化学院	15	190	9.0	13.0
3	张晓阳	重庆大学自动化学院	3	60	3.0	3.0