基于核稀疏表示的图像去噪算法

摘要：

传统去噪算法去除噪声后仍有噪声残留,且噪声较大时的图像去噪效果不明显.针对该问题,提出一种新的图像去噪算法.将输入的噪声图像分成相互重叠的图像块,随机抽取适量的图像块学习得到自适应的冗余字典,给出核正则化正交匹配追踪技术,利用该技术得到稀疏表示系数,并使用稀疏表示系数恢复原图像.实验结果表明,与K-奇异值分解算法相比,该算法的峰值信噪比较高,且能较好地保持图像的细节和纹理信息.

关键词：字典学习、冗余字典、核稀疏表示、图像去噪、正交匹配追踪

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河口海岸学国家重点实验室开放课题基金资助项目SKLEC201207

在线出版日期：2016-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：272-277