基于广义奇异值分解的图像去噪算法

• 作者: 张旭初 杨洁 魏平俊
• 来源期刊: 中原工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去噪 广义奇异值分解 奇异值分解 峰值信噪比
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 信息科学与技术
• 页码范围: 70-73
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2481字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6906.2019.05.014

摘要

为提高待识别图像信息提取的准确性,提出了一种基于广义奇异值分解的图像去噪算法.该算法通过邻域选取,将经典的奇异值分解技术扩展为广义奇异值分解技术,达到增强去噪能力和保留原始数据结构的目的.利用Len-na、MonaLisa和House噪声图像对该算法进行性能测试,并与基于奇异值分解的去噪算法进行去噪效果比对.实验结果表明,使用该算法能获得最优的灰度图像去噪结果,在峰值信噪比方面相比于传统算法具有明显优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏平俊	中原工学院电子信息学院	30	58	5.0	6.0
2	杨洁	中原工学院电子信息学院	8	5	1.0	2.0
3	张旭初		1	1	1.0	1.0