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摘要:
为了更有效地进行图像去噪,提出了一种基于分块奇异值分解(Singular value decomposition, SVD)的两级图像去噪方法,该方法首先将含噪图像中具有相似结构的图像块组织成具有很强相关性的图像块组;然后,利用二维奇异值分解去除图像块组中每个相似块的内部相关性,利用一维奇异值分解去除相似图像块组之间的冗余;最后,通过硬阈值方法收缩变换系数实现图像与噪声的有效分离。为了进一步提高去噪效果,对含噪图像再次进行上述操作。不同的是,在第二级去噪过程中,相似图像块组根据第一级估计出的图像计算获得且相似图像块间的相关性通过离散余弦变换去除。仿真实验表明,提出的两级图像去噪算法不仅可以较大程度地去除图像噪声,还能有效保留图像细节,取得了良好的去噪效果。
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文献信息
篇名 基于分块奇异值分解的两级图像去噪算法
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 奇异值分解 图像去噪 相似块分组 图像纹理细节
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 439-444
页数 6页 分类号
字数 5128字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.2015.c130909
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘涵 西安理工大学自动化与信息工程学院 71 981 16.0 27.0
2 梁莉莉 西安理工大学自动化与信息工程学院 1 36 1.0 1.0
3 黄令帅 西安理工大学自动化与信息工程学院 1 36 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
奇异值分解
图像去噪
相似块分组
图像纹理细节
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
高等学校博士学科点专项科研基金
英文译名:
官方网址:http://std.nankai.edu.cn/kyjh-bsd/1.htm
项目类型:面上课题
学科类型:
论文1v1指导