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摘要:
针对小波阈值图像去噪会引入量化噪声和阈值选取不当会损失图像本身有用信息的问题,提出一种新的融合小波变换与低秩矩阵恢复(Low Rank Matrtix Recovery,LRMR)的图像去噪算法.不同于传统的单一阈值的去噪算法,所提出的算法在单一阈值上结合了低秩矩阵恢复算法,这样不仅能进一步消除噪声,同时还能修复被噪声损坏的数据,而且更能适应各种不同的噪声环境.首先,选取固定阈值对图像矩阵进行小波去噪处理.其次,采用增广拉格朗日乘子算法最小化矩阵核范数.最后,将矩阵分解为低秩逼近矩阵和稀疏误差矩阵.实验结果表明,算法获得了较高的峰值信噪比,在不同噪声环境下有较高的鲁棒性.
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文献信息
篇名 新融合小波变换与低秩矩阵恢复图像去噪算法
来源期刊 电视技术 学科 工学
关键词 小波变换 图像去噪 增广拉格朗日乘子 低秩矩阵恢复 最小核范数
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 数字视频
研究方向 页码范围 17-21
页数 5页 分类号 TP301
字数 3784字 语种 中文
DOI 10.16280/j.vide0e.2016.03.004
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 吴君钦 江西理工大学信息工程学院 53 269 9.0 13.0
2 邬亮 江西理工大学信息工程学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
小波变换
图像去噪
增广拉格朗日乘子
低秩矩阵恢复
最小核范数
研究起点
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电视技术
月刊
1002-8692
11-2123/TN
大16开
北京市朝阳区酒仙桥北路乙7号(北京743信箱杂志社)
2-354
1977
chi
出版文献量(篇)
12294
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