-
题名基于可分离字典的稀疏和低秩表示图像去噪
被引量：4
- 1
-
-
作者
张雷
刘丛
-
机构
上海理工大学
-
出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2022年第21期153-161,共9页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(61703278)。
-
文摘
目的为了有效去除图像中的椒盐噪声,提高图像质量。方法文中将可分离字典和低秩表示结合,提出基于可分离字典的稀疏和低秩表示算法(SLRR-SD)。首先,使用可分离字典代替传统的过完备字典可分离字典可以对二维图像直接表示。其次,使用Frobenius范数对分离字典进行约束以挖掘字典内部的低秩性。此外,为了挖掘图像内部的稀疏结构,对表示系数使用稀疏约束进一步提升表示的有效性。结果提出的算法在噪声强度为5%、10%、20%和30%下,PSNR/FSIM的平均值分别为32.736/0.975、29.769/0.957、29.295/0.951和26.768/0.921。结论文中算法保留了相邻列之间的相关性,并且可分离字典优化过程也降低了计算负担。实验结果表明,该算法在保留原图像信息的同时能更好地完成去噪任务。
-
关键词
图像去噪
低秩表示
稀疏表示
可分离字典学习
-
Keywords
image denoising
low-rank representation
sparse representation
separable dictionary learning
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
