一种基于压缩感知的改进全变分图像去噪模型

摘要：

提出一种改进的基于压缩感知的全变分图像去噪模型.该模型中,首先将含噪图像稀疏表示,然后利用高斯随机矩阵对变换后的系数进行测量,并将小波变换与全变分模型相结合,得到改进的全变分去噪模型,最后通过全变差重建算法对图像进行重构,得到去噪后的图像.Matlab仿真结果表明,论文提出的模型和传统的去噪方法相比,峰值信噪比平均提高了近1.4dB,并且在有效去噪的同时很好地保留了图像的边缘和纹理细节信息.

关键词：压缩感知、全变分、小波变换、图像去噪、Matlab

所属期刊栏目：45

分类号：TN911.73

资助基金：国家"973"重大专项"磁约束聚变堆内部件关键技术问题研究"2013GB113000;"长脉冲H模的实现及相关机理研究"2014GB106000

在线出版日期：2017-11-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1833-1836