基于稀疏序列的图像去噪方法及应用

摘要：

文中基于图像稀疏分解,根据图像与噪声的稀疏分解不同,提出一种基于非对称原子模型的原子库,通过算法优化,实现对采集的布坯图像进行有效去噪分析,提高去噪图像的PSNR值,且具有更好的视觉效果.将所采集到的布坯数字图像去噪后将背景和缺陷进行分离,才能更有效地将缺陷进行界定,以利后续的相关特征提取.通过实验,与小波类去噪方法对比,文中的学习算法能更好地去除图像噪声,保留图像细节信息,获得更高PSNB值.

关键词：稀疏分解、自适应、峰值信噪比

所属期刊栏目：21

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：贵州省自然科学基金黔科合J字[2009]2130号;贵州大学自然科学基金贵大自青基合字2009026号

在线出版日期：2011-06-23（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：113-116