基于超完备字典学习的红外图像去噪方法研究

• 作者: 芦鸿雁
• 来源期刊: 武警工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 红外图像 去噪 超完备字典 在线字典学习
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 军事通信学研究
• 页码范围: 7-11
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

为了解决红外图像中有用信息与噪声的分离,确保有用信息的有效保留问题,提出了一种基于在线的超完备字典学习的红外图像去噪方法.该方法首先通过对一般的正交基进行扩展来获得初始超完备字典;其次,构造用于学习的样本集合(应尽可能多地包含各种信号成分);最后,对初始超完备字典进行训练更新得到自适应超完备字典,从而获得图像的稀疏表示,实现原始图像与噪声的有效分离,达到去噪目的.通过与DCT字典方法、全局字典方法进行了仿真比较,结果表明该方法能更好地去除图像噪声,保留图像细节信息,获得更高的PSNR值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	芦鸿雁	武警工程大学信息工程系	18	66	5.0	8.0