K—SVD算法的超声图像加性噪声去噪研究

• 作者: 秦晓伟 郭建中
• 来源期刊: 陕西师范大学学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: 核奇异值分解算法 图像去噪 稀疏表示
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 物理学
• 页码范围: 42-46,86
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4218字
• 语种: 中文

摘要

利用具有稀疏性、特征保持性和可分离性等特点的超完备字典的稀疏表示，基于核奇异值分解（K—SVD）算法，研究了对图像去除噪声效果以及影响效果的因素．理论分析及实验研究表明：K—SVD算法能够很好去除超声图像噪声，保留图像细节特征，获得更高的峰值信噪比（PSNR）值．在计算过程中发现K—SVD算法中的训练样本尺度大小是影响去噪效果的主要参数．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭建中	陕西师范大学物理学与信息技术学院	58	335	9.0	17.0
2	秦晓伟	陕西师范大学物理学与信息技术学院	3	5	1.0	2.0