一种基于差异系数的稀疏度自适应图像去噪算法

• 作者: 焦莉娟 王文剑
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去噪 K奇异值分解 稀疏度自适应 差异系数
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 2017年中国计算机学会人工智能会议
• 页码范围: 94-97,134
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4651字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.02.016

摘要

基于压缩感知的K-means Singular Value Decomposition (K-SVD)图像去噪算法具有良好的自适应性和细节恢复能力,但需事先给定稀疏度K.该方法的去噪效果会受到图像稀疏度的影响.另外,训练初始系数时用到的追踪类算法中通过向量内积值的大小评定图像分量间相关度的方法,因存在大值噪声点,容易造成假相关,从而影响去噪效果.提出基于差异系数的稀疏度自适应K-SVD去噪算法,通过引入差异系数来平衡因噪声点造成的假相关问题,同时使用相关度均值作为阈值来自适应地产生稀疏度K,避免因给定不恰当的稀疏度而影响去噪效果的问题.在USC标准库上的实验结果表明,所提算法在去噪效果方面有一定的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦莉娟	忻州师范学院计算机系	20	47	4.0	5.0
2	王文剑	山西大学计算机与信息技术学院	97	798	14.0	23.0