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摘要:
为解决一部分纹理数据在运用加权核范数最小化处理低秩矩阵逼近时出现丢失的问题,提出一种基于稀疏表示与加权核范数最小化的图像去噪算法.稀疏表示用于辅助重构清晰图像,加权核范数最小化用于图像块样本的低秩矩阵逼近.通过分析纹理数据找出熵较大的非平滑块,运用一种奇异值维纳滤波,从其差异矩阵中找出丢失的部分纹理信息,并将其与低秩去噪结果融合.实验结果表明,该算法能够保持图像的细小纹理,去噪效果更好,具有良好的鲁棒性与泛化性.
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文献信息
篇名 基于稀疏表示与加权核范数最小化的图像去噪算法
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 稀疏表示 加权核范数最小化 图像去噪 图像特征 维纳滤波
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目 算法与语言
研究方向 页码范围 75-79
页数 5页 分类号 TP312
字数 4692字 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.182239
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 王成钢 青岛理工大学信息与控制工程学院 9 19 2.0 4.0
2 孔斌 青岛理工大学信息与控制工程学院 1 1 1.0 1.0
3 张彩露 青岛理工大学信息与控制工程学院 2 1 1.0 1.0
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2019(1)
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研究主题发展历程
节点文献
稀疏表示
加权核范数最小化
图像去噪
图像特征
维纳滤波
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
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
总被引数(次)
30383
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