同伦方法在图像稀疏去噪中的应用

• 作者: 任俊英 余磊 刘舟 张梦磊
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 同伦方法 字典学习 稀疏表示 图像去噪
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 应用
• 页码范围: 89-97
• 页数: 9页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 6319字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2018.01.011

摘要

本文在深入研究稀疏表示和字典学习理论的基础上,建立了图像去噪模型并提出一种新的图像去噪算法.该算法采用同伦方法学习字典,充分利用了同伦方法收敛速度快以及对信号的恢复准确度高的特点.之后利用OMP算法求出带噪图像在该字典下的稀疏表示系数,并结合稀疏去噪模型实现对图像的去噪.实验结果显示本文算法在不同的噪声环境下具有较好的去噪效果,同时在与K-SVD算法关于收敛速度比较的实验中,实验结果充分显示了使用同伦算法学习字典在收敛速度上的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余磊	武汉大学电子信息学院	13	24	2.0	4.0
2	张梦磊	武汉大学电子信息学院	1	1	1.0	1.0
3	刘舟	武汉大学电子信息学院	2	1	1.0	1.0
4	任俊英	武汉大学电子信息学院	1	1	1.0	1.0