面向输电线路的压缩感知图像去噪方法

• 作者: 丁畅 姜玉菡 曾春艳 武明虎 王娟 袁旭亮 陈泽昊
• 来源期刊: 华中师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: K-SVD算法 非局部自相似性 高斯噪声 滤波 输电线路缺陷
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 376-383
• 页数: 8页
• 分类号: TM726
• 字数: 4546字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19603/j.cnki.1000-1190.2020.03.009

摘要

传统的基于字典学习的输电线路图像去噪方法,易受冗余字典影响存在重建图像边缘细节恢复不足的问题.为了有效抑制输电线路图像表面存在的高斯噪声,提出一种图像非局部自相似特性与改进K-SVD字典学习算法融合的输电线路图像去噪方法,利用图像非局部自相似性作为正则项约束并加权稀疏表达模型,提高去噪图像复原和保留细节的能力.实验选取含有自然图像和输电线路典型缺陷图像进行仿真实验测试.实验结果表明,所提出的算法不仅能够很好的保留图像纹理特征与边缘细节,对高斯噪声也具有良好的鲁棒性.