基于稀疏表示的图像去噪算法优化

• 作者: 吴中骅 黄欢
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像复原 图像去噪 稀疏表示 字典训练 峰值信噪比
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 2020-2023,2034
• 页数: 5页
• 分类号: TP751
• 字数: 3861字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2015.11.028

摘要

图像去噪是图像复原中一个非常重要的环节，图像去噪是图像处理中最基本的问题，目的是为了取得视觉上的高质量图像。随着压缩感知的兴起与推广，越来越多的学者开始关注稀疏表示理论及其应用，基于稀疏表示的图像去噪成为近年来该领域的前沿研究课题。论文采用非局部集中稀疏表示图像复原模型，创新性的把改进的 K 均值算法和 PCA原理结合起来，形成学习字典。通过对比经典算法，发现这种算法能获得更高的峰值信噪比，提高了同质区域平滑性，并保留更多的纹理、边缘等细节特征，使得图像恢复获得更好的质量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄欢	昆明理工大学信息工程与自动化学院	28	111	6.0	9.0
2	吴中骅	昆明理工大学信息工程与自动化学院	1	4	1.0	1.0