基于压缩感知的电力设备视频图像去噪方法研究

• 作者: 于华楠 武云瑞 胡绪超
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 稀疏表示 去噪 K-SVD
• 年，卷（期）: 2016,（18）
• 所属期刊栏目: 理论与实验研究
• 页码范围: 10-13,40
• 页数: 5页
• 分类号: TM933
• 字数: 3567字
• 语种: 中文

摘要

针对电力视频监控图像中存在的噪声，结合压缩感知理论，采用基于过完备字典的稀疏表示方法进行去噪。使用噪声图像训练过完备字典，其中过完备字典的更新使用K-SVD算法，求解稀疏系数使用OMP算法，且根据算法的特点引入了Dice匹配准则来改进正交匹配追踪算法用于求解稀疏系数，最后重构去噪后的图像。 Matlab仿真实验表明，对添加了不同标准差的高斯噪声的图像，文中方法具有良好的去噪效果，与目前常用的小波函数相比，能更好的降低图像中的高斯白噪声，并且在字典训练过程中直接使用视频拍摄的带噪声图像，即使没有原始的无噪声图像依然能够完成去噪任务。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于华楠	东北电力大学信息工程学院	17	58	5.0	6.0
2	武云瑞	东北电力大学信息工程学院	2	6	2.0	2.0
3	胡绪超		3	7	2.0	2.0