融合压缩感知的偏微分方程图像去噪模型

• 作者: 杨成龙
• 来源期刊: 江苏师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去噪 全变分模型 自蛇模型 压缩感知 保真项系数
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学与技术
• 页码范围: 69-72
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 2495字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-4298.2018.02.015

摘要

针对全变分去噪模型的不足,提出一种融合压缩感知的偏微分方程图像去噪模型.首先,新模型的去噪思想是将全变分模型与自蛇模型相结合,从而有效克服了图像边缘或纹理信息丢失的问题.其次,对模型中的保真项系数进行改进,使其不再是一个全局变量,而是由图像的局部信息决定,从而有效抑制全变分模型产生的阶梯效应.最后,利用压缩感知能以少量的测量数据精确恢复出原始信号的优点,对图像进行去噪处理.MATLAB仿真结果表明:和传统的去噪模型相比,经本文模型处理后的图像不仅视觉效果良好,而且峰值信噪比平均提高了近1 dB.