非局部群稀疏表示的图像去噪模型

• 作者: 杨平先 薛智爽 陈明举 陈柳 黄坤超
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去噪 群稀疏表示 非局部信息 贝叶斯估计
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 1215-1221
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4780字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2019.10.018

摘要

针对图像的非局部稀疏表示忽略图像中结构相似信息的缺点,将群稀疏表示引入到图像的最优滤波中,提出了一种有效去除图像高斯噪声的非局部群稀疏表示模型.该模型首先选择图像非局部相似块构建相似矩阵,在群稀疏限制下对相似矩阵进行正交分解得到正交矩阵;在已知噪声服从高斯分布的情况下,再通过求得的正交矩阵结合贝叶斯最小均方误差准则实现对特征矩阵的最优估计;最后通过正交矩阵与特征矩阵重构去噪后的图像.实验对比证明,所提的非局部群稀疏表示的图像去噪模型在去除噪声的同时更好地保留了图像的结构信息,获得了更好的主客观评价指标,去噪的峰值信噪比提高1 dB以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨平先	四川轻化工大学自动化与信息工程学院	19	35	4.0	5.0
2	黄坤超		17	43	3.0	6.0
3	薛智爽	四川轻化工大学自动化与信息工程学院	3	0	0.0	0.0
4	陈明举	四川轻化工大学自动化与信息工程学院	7	2	1.0	1.0
5	陈柳	四川轻化工大学自动化与信息工程学院	2	0	0.0	0.0