基于核稀疏表示的图像去噪算法

• 作者: 邹国良 韩金菊
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 字典学习 冗余字典 核稀疏表示 图像去噪 正交匹配追踪
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 272-277
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5086字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.03.049

摘要

传统去噪算法去除噪声后仍有噪声残留,且噪声较大时的图像去噪效果不明显.针对该问题,提出一种新的图像去噪算法.将输入的噪声图像分成相互重叠的图像块,随机抽取适量的图像块学习得到自适应的冗余字典,给出核正则化正交匹配追踪技术,利用该技术得到稀疏表示系数,并使用稀疏表示系数恢复原图像.实验结果表明,与K-奇异值分解算法相比,该算法的峰值信噪比较高,且能较好地保持图像的细节和纹理信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹国良	上海海洋大学信息学院	21	55	4.0	5.0
2	韩金菊	上海海洋大学信息学院	2	7	2.0	2.0