基于K-SVD字典稀疏分解的实木地板去噪方法

• 作者: 李昶
• 来源期刊: 数码世界
• 关键词: 实木地板 图像去噪 K-SVD DCT字典 稀疏分解
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 61-62
• 页数: 2页
• 字数: 2244字
• 语种: 中文

摘要

针对实木地板的图像获取过程中,所产生的噪声问题,引入了K-SVD字典的学习算法,提出了一种图像的有用信息稀疏分解去噪的方法,目的是有效的保留实木地板的有用纹理信息,并抑制其中掺杂的噪声.通过对图像稀疏分解后得到的值,来进行图像重构,就可以达到图像的去噪目的.首先,构造一个初始化的DCT字典,对图像分块处理;接着,在这个初始化字典的基础之上,进行纹理信息的稀疏分解,同时,对它们之间的残差值进行奇异值分解,更新字典;最后,利用得出的最优化字典,采用正交匹配重构算法,完成去噪图像的重建.实验表明,该算法得出的图像主观效果好,减少了去噪后的模糊程度及保留更多细节信息,在不同程度的噪声下,PSNR较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李昶	东北林业大学机电工程学院	3	7	1.0	2.0