基于自适应平方变换的工件去噪方法

• 作者: 刘秀平 张凯兵 徐健 杜勇辰 薛婷婷
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: 平方变换 稀疏水平 光源 工件图像 去噪块 自适应
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 电子信息
• 页码范围: 697-704
• 页数: 8页
• 分类号: TN911.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2018.06.013

摘要

针对噪声影响工件图像分割 、跟踪等问题,给出一种基于自适应平方变换方法.首先将噪声图像中提取的噪声图像块减去块均值,固定稀疏水平,学习平方变换,更新稀疏水平,作为下一次学习平方变换的稀疏水平,然后更新迭代学习平方变换和稀疏水平,最后一次迭代的去噪块的均值估计作为去噪图像.实验结果表明,给出的方法能较好地滤除噪声.与核奇值分解(K-SVD,kernal singular value decompostion)算法相比,该算法去噪后图像的峰值信噪比(PSNR,peak signal to noise ratio)约是K-SVD算法的2倍,去噪速度是K-SVD的3.9倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘秀平	西安工程大学电子信息学院	20	55	4.0	7.0
2	徐健	西安工程大学电子信息学院	48	267	5.0	15.0
3	薛婷婷	西安工程大学电子信息学院	3	15	1.0	3.0
4	张凯兵	西安工程大学电子信息学院	18	70	5.0	8.0
5	杜勇辰	西安工程大学电子信息学院	4	1	1.0	1.0