PCA与K-SVD联合滤波方法的研究

• 作者: 秦丽娟 蒋磊磊 谷雨
• 来源期刊: 光电技术应用
• 学科: 工学
• 关键词: PCA融合 K-SVD滤波 特征级图像去噪
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理
• 页码范围: 31-36,45
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3953字
• 语种: 中文

摘要

针对早期的滤波方法，如线性的有高斯滤波、均值滤波、方框滤波等和非线性的如中值滤波、开闭运算等传统滤波方法是在像素级进行行列式的循环运算，运算繁琐，数据亢余和不能有效压缩图像进行数字化传播的缺点，提出一种基于PCA主成分图像融合后的K-SVD滤波方法的研究，有效弥补了单一K-SVD对椒盐噪声起不到良好滤波的缺点。首先对源图像进行多次的观测得到N幅含噪图像(既含有高斯噪声也含有椒盐噪声，都是加性噪声)。再对N幅含噪图像进行PCA主成分提取融合后进行K-SVD滤波(如果先进行K-SVD滤波的话会造成多幅图像的K-SVD的滤波，导致效率低且运算度冗余N倍)。这样有效消除了高斯噪声的干扰，还解决了K-SVD对椒盐噪声不敏感的缺陷，完成了在图像特征级数据去噪的研究。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦丽娟	沈阳理工大学信息科学与工程学院	21	91	4.0	8.0
2	谷雨	沈阳理工大学信息科学与工程学院	1	2	1.0	1.0
3	蒋磊磊	沈阳理工大学信息科学与工程学院	2	3	1.0	1.0