基于K均值的超分辨率图像噪声识别方法

摘要：

现有的大部分噪声识别算法都是基于图像中只存在单一类型高强度噪声的假设,很少有研究者对于常见的低强度混合噪声进行研究,该文研究基于K均值的超分辨率图像噪声识别方法.采用加权均值算法灰度化处理超分辨率图像并提取出图像特征.通过粒子群算法建立聚类中心求解函数,自适应调整粒子惯性因子、学习因子及其适应度程度,寻找出全局最优聚类中心,结合K均值进行图像特征分类,确定具有噪声特征的类别,得到超分辨率图像噪声识别结果.实验结果表明,所提方法能够有效识别出各种类型超分辨率图像噪声,保证识别效果与速度.

关键词：K均值、聚类中心、超分辨率图像、噪声识别、特征分类

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国网信通产业集团两级协同研发项目546818220016

在线出版日期：2023-09-28（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：68-72,77