基于压缩感知的电力设备视频图像去噪方法研究

摘要：

针对电力视频监控图像中存在的噪声，结合压缩感知理论，采用基于过完备字典的稀疏表示方法进行去噪。使用噪声图像训练过完备字典，其中过完备字典的更新使用K-SVD算法，求解稀疏系数使用OMP算法，且根据算法的特点引入了Dice匹配准则来改进正交匹配追踪算法用于求解稀疏系数，最后重构去噪后的图像。 Matlab仿真实验表明，对添加了不同标准差的高斯噪声的图像，文中方法具有良好的去噪效果，与目前常用的小波函数相比，能更好的降低图像中的高斯白噪声，并且在字典训练过程中直接使用视频拍摄的带噪声图像，即使没有原始的无噪声图像依然能够完成去噪任务。

关键词：压缩感知、稀疏表示、去噪、K-SVD

所属期刊栏目：53

分类号：TM933

在线出版日期：2016-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：10-13,40