基于自适应字典学习的乘性噪声去除模型

• 作者: 何成凤 王学文 陈利霞
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 字典学习 稀疏表示 乘性噪声 非局部
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 187-191
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 2051字
• 语种: 中文

摘要

为了更好地去除图像中的噪声,提出一种基于稀疏表示的自适应字典学习的图像乘性噪声抑制模型.利用PCA字典和迭代收缩算法更新稀疏编码,用牛顿迭代法获得对数域中的恢复图像,再利用指数函数以及误差校正将得到的结果转到实数域中.实验结果表明,与已有的4种抑噪算法相比,该模型在有效去除乘性噪声的同时,能够更好地保持原始图像的重要信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈利霞	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	34	240	9.0	14.0
2	王学文	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	17	19	3.0	4.0
3	何成凤	桂林电子科技大学数学与计算科学学院	2	0	0.0	0.0