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摘要:
为了更好地利用图像信息和增强图像的视觉效果,图像去噪成为图像处理领域中一个热点问题.针对图像去噪问题,本文在低秩矩阵填充理论的基础上,提出了两种基于加权低秩矩阵填充的图像去噪算法.首先,基于补丁匹配提取相似的补丁组成低秩矩阵;其次,利用相似补丁的性质形成含有缺失项的低秩矩阵;然后,利用加权核范数构建补丁块的去噪模型;最后,基于奇异值阈值分解和优化一最小化奇异值阈值分别求解加权低秩矩阵去噪优化模型,得到基于奇异值阈值分解的加权矩阵填充(SVT-MC)去噪算法和基于优化-最小化奇异值阈值的加权矩阵填充(MMST)去噪算法.实验结果表明,本文所提出的SVT-MC去噪算法和MMST去噪算法对不同程度的混合噪声都具有良好的去噪效果.
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文献信息
篇名 基于加权低秩矩阵填充的图像去噪算法
来源期刊 电力大数据 学科
关键词 图像去噪 混合噪声 低秩矩阵 加权矩阵填充 去噪算法
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 76-83
页数 8页 分类号 TM744
字数 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
图像去噪
混合噪声
低秩矩阵
加权矩阵填充
去噪算法
研究起点
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电力大数据
月刊
2096-4633
52-1170/TK
16开
贵州省贵阳市解放路251号
1977
chi
出版文献量(篇)
4266
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