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摘要:
加权核范数最小化方法根据奇异值的大小分配不同的权值进行软阈值收缩操作,过滤噪声能量,相比标准核范数最小化方法,它考虑了奇异值的数学性质,所以去噪效果更佳.然而,该方法没有考虑噪声在计算图像块之间的相似度时会影响相似度值.在图像块重构时没有考虑不同的相似块组去噪效果不一样,这将影响后续去噪效果.针对噪声影响相似性计算问题,提出用加权核范数算法对噪声图像进行预处理,得到近似干净图像再计算相似性,图像块重构时采用加权平均求每个像素值.实验结果表明,提出的方法去噪效果相比加权核范数最小化方法更佳,峰值信噪比有提升.
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文献信息
篇名 非局部相似性去噪算法研究
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 图像去噪 加权核范数最小化 噪声 软阈值收缩
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 算法
研究方向 页码范围 303-306,328
页数 5页 分类号 TP391
字数 4264字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.08.055
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱敏 华东师范大学计算机科学与软件工程学院计算中心 63 770 12.0 27.0
2 袁媛 华东师范大学计算机科学与软件工程学院计算中心 5 10 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像去噪
加权核范数最小化
噪声
软阈值收缩
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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