基于改进加权核范数最小化的图像去噪算法研究 被引量：2

1

作者 史凯特 孙浩东 +4 位作者 董秀芬 马鹏阁 漆召兵 张亚平 秦晓科 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第7期48-52,共5页

针对彩色图像的高斯噪声,在加权核范数最小化(WNNM)框架下,提出了一种对于彩色图像去噪的多信道(MC)优化模式。首先,选择多种类型噪声计算量,利用信道的冗余特性将RGB补丁连接起来,再引入权重矩阵以协调3种信道的图像保真性。把所提的MC... 针对彩色图像的高斯噪声,在加权核范数最小化(WNNM)框架下,提出了一种对于彩色图像去噪的多信道(MC)优化模式。首先,选择多种类型噪声计算量,利用信道的冗余特性将RGB补丁连接起来,再引入权重矩阵以协调3种信道的图像保真性。把所提的MC-WNNM模型转换成线性等式约束现象,并采用交替位置乘子法(ADMM)解决。每个变量更新步骤都具有其封闭解,并能保证收敛性。基于真实用于无人机目标识别的彩色图像添加噪声进行仿真实验,实验结果说明,该算法相较现有的BM3D方法及WNNM方法具有明显优势。 展开更多

关键词 图像去噪 高斯噪声 加权核范数最小化 交替方向乘子法

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基于噪声水平估计的加权核范数最小化噪声压制方法研究 被引量：3

2

作者 唐杰 张文征 +1 位作者 戚瑞轩 李聪 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期734-740,749,共8页

随机噪声的存在会降低地震资料的信噪比,影响对有效信号尤其是不连续性信号的分析。尺度不变性噪声估计方法基于峰度值分布不随尺度变化,能够在复杂低噪声数据上较好地估计噪声水平;加权核范数最小化能够根据矩阵奇异值刻画数据差异,通... 随机噪声的存在会降低地震资料的信噪比,影响对有效信号尤其是不连续性信号的分析。尺度不变性噪声估计方法基于峰度值分布不随尺度变化,能够在复杂低噪声数据上较好地估计噪声水平;加权核范数最小化能够根据矩阵奇异值刻画数据差异,通过给定不同的权值,突显数据中重要的信息。为此研究了基于噪声水平估计的加权核范数最小化噪声压制方法,利用尺度不变性噪声估计方法得到随机噪声的噪声水平估计,并根据此估计值来归一化加权核范数最小化算法的保真项,继而对地震数据进行去噪处理。理论模型试验和实际数据应用结果表明,该方法能够根据噪声水平自适应地衰减地震数据中的随机噪声,并保持地震反射中的不连续性信息,实现对地震数据的盲去噪处理,为后期的构造解释、断层和断点识别、层位追踪、几何属性提取等提供良好的基础数据。 展开更多

关键词 随机噪声压制 加权核范数最小化 地震数据 奇异值 噪声估计 尺度不变性 自适应

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图像差与加权核范数最小化的压缩图像融合 被引量：4

3

作者 苏金凤 张贵仓 汪凯 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第10期1785-1794,共10页

现有的图像融合算法存在非线性操作产生的噪声干扰和空间复杂度高等问题,使得融合图像易失真和丢失信息。一些学者提出的压缩感知图像融合算法能有效改善这一问题,但大多忽略了图像矩阵的低秩性,往往会降低融合质量。由此,将压缩感知融... 现有的图像融合算法存在非线性操作产生的噪声干扰和空间复杂度高等问题,使得融合图像易失真和丢失信息。一些学者提出的压缩感知图像融合算法能有效改善这一问题,但大多忽略了图像矩阵的低秩性,往往会降低融合质量。由此,将压缩感知融合技术与低秩矩阵逼近方法相结合,提出基于信息论图像差与自适应加权核范数最小化的图像融合算法。该算法由3个阶段组成。首先,将2幅源图像通过小波稀疏基稀疏化,并利用结构随机矩阵压缩采样,得到测量输出矩阵。然后,将测量输出矩阵进行分块,再利用图像差融合算法得到融合后的测量输出矩阵块。最后,利用自适应加权核范数最小化优化得到的块权重,通过正交匹配追踪法重建融合图像。实验结果表明了该算法的有效性和普适性,并且在多种评价指标上优于其他融合算法。 展开更多

关键词 图像融合 压缩感知 信息论 图像差 加权核范数最小化

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基于加权核范数最小化的高速目标检测优化算法

4

作者 王阳 张小宽 +3 位作者 马前阔 宋海燕 郑舒予 徐嘉华 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期307-312,共6页

针对传统迭代相邻互相关函数(ACCF)算法在低信噪比条件下对高速目标检测能力差的问题,提出了基于加权核范数最小化的高速目标检测优化算法。首先,通过两次ACCF操作对检测运动目标时出现的距离徙动和多普勒徙动进行有效校正;其次,使用加... 针对传统迭代相邻互相关函数(ACCF)算法在低信噪比条件下对高速目标检测能力差的问题,提出了基于加权核范数最小化的高速目标检测优化算法。首先,通过两次ACCF操作对检测运动目标时出现的距离徙动和多普勒徙动进行有效校正;其次,使用加权核范数最小化方法对回波信号与噪声进行分离;最后,通过傅里叶变换实现对目标运动参数的估计并实现相参积累。实验结果表明:所提算法能够在低信噪比条件下恢复出淹没在噪声中的信号回波,有效提高传统ACCF算法的抗噪声性能。 展开更多

关键词 高速目标 距离徙动 多普勒徙动 相邻互相关函数 加权核范数最小化

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基于带权核范数最小化和混合高斯模型的去噪模型

5

作者 孙少超 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期1471-1474,共4页

非局部自相似性(NSS)先验在图像恢复中发挥重要作用,如何充分利用这一先验提高图像恢复性能仍值得深入研究,提出一种基于带权核范数最小化和混合高斯模型的去噪模型。首先,采用混合高斯模型(GMM)对无噪声的自然图像非局部自相似图像块... 非局部自相似性(NSS)先验在图像恢复中发挥重要作用,如何充分利用这一先验提高图像恢复性能仍值得深入研究,提出一种基于带权核范数最小化和混合高斯模型的去噪模型。首先,采用混合高斯模型(GMM)对无噪声的自然图像非局部自相似图像块进行训练,再用训练好的混合高斯模型指导退化的图像产生非局部自相似图像块组;然后,结合带权的核范数最小化技术实现图像的去噪,并对模型的保真项进行一般性扩展,给出收敛的求解算法。仿真实验表明,所提方法与基于3D滤波的块匹配(BM3D)算法、同时稀疏编码学习(LSSC)算法和带权的核范数最小化(WNNM)模型相比,峰值信噪比(PSNR)提高0.11~0.49 dB。 展开更多

关键词 图像去噪 非局部自相似性 核范数最小化 混合高斯模型

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基于对偶的不精确交替方向乘子法求解核范数正则化最小二乘问题

6

作者 史冰冰 王青松 《高校应用数学学报（A辑）》 北大核心 2020年第2期181-190,共10页

数据时代的所有事物都可以用数据描述记录.在数据分析中,对部分缺失数据补充,即矩阵补全问题.此类问题已有一定的研究,如通过求解核范数正则化最小二乘问题来达到所需效果.该文从对偶问题出发,使用交替方向乘子法(ADMM)来求解.在一定假... 数据时代的所有事物都可以用数据描述记录.在数据分析中,对部分缺失数据补充,即矩阵补全问题.此类问题已有一定的研究,如通过求解核范数正则化最小二乘问题来达到所需效果.该文从对偶问题出发,使用交替方向乘子法(ADMM)来求解.在一定假设条件下,讨论了不精确对偶交替方向乘子法(dADMM)的全局收敛性.数值试验中,通过与原问题交替方向乘子法(pADMM)进行比较,验证了该算法的优越性. 展开更多

关键词 不精确交替方向乘子方法 核范数正则化最小二乘问题 对偶问题 矩阵补

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单比特大规模MIMO系统的非相干分布源角度参数估计方法

7

作者 刘亚鹏 高洪元 +1 位作者 张志伟 马静雅 《通信学报》 北大核心 2025年第1期1-12,共12页

针对大规模MIMO系统存在的高成本、高功耗问题以及在多径密集场景中基于点目标模型的波达方向估计方法性能恶化的难题,提出一种单比特大规模MIMO系统的非相干分布源角度参数估计方法。首先,利用反正弦定律恢复归一化无量化协方差矩阵;其... 针对大规模MIMO系统存在的高成本、高功耗问题以及在多径密集场景中基于点目标模型的波达方向估计方法性能恶化的难题,提出一种单比特大规模MIMO系统的非相干分布源角度参数估计方法。首先,利用反正弦定律恢复归一化无量化协方差矩阵;其次,构建核范数最小化目标函数以恢复低秩的空间谱矩阵,从而实现二维DOA的准确估计;然后,通过一阶泰勒展开重构无噪信号协方差矩阵,实现对角度扩展的精确估计;最后,还推导了单比特ID源角度参数估计的克拉美罗界,为性能分析提供理论依据。仿真结果表明,在信噪比为10dB、快拍数为100、阵元数为36的条件下,该方法的DOA和角度扩展估计精度分别达到0.91°和1.12°。与已有单比特方法相比,该方法有明显的性能优势,同时计算时间适中,在估计精度和计算效率之间取得了良好的平衡,有利于进一步推动在单比特大规模MIMO系统中的工程应用进程。 展开更多

关键词 单比特大规模MIMO 非相干分布源 核范数最小化 角度参数估计 克拉美罗界

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基于区域内容感知核范数的低剂量CT影像去噪

8

作者 宋芸 张元科 +2 位作者 卢虹冰 邢宇翔 马建华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第4期1177-1183,共7页

针对传统基于核范数最小化(NNM)的低秩约束模型在低剂量CT(LDCT)影像去噪中易造成局部纹理细节丢失的问题,提出一种具有区域内容感知能力的加权NNM的LDCT影像去噪算法。首先采用基于奇异值分解(SVD)的方法估计LDCT影像中的局部噪声强度... 针对传统基于核范数最小化(NNM)的低秩约束模型在低剂量CT(LDCT)影像去噪中易造成局部纹理细节丢失的问题,提出一种具有区域内容感知能力的加权NNM的LDCT影像去噪算法。首先采用基于奇异值分解(SVD)的方法估计LDCT影像中的局部噪声强度;然后采用基于局部统计特性的方法进行目标影像块匹配;最后根据影像局部噪声强度以及不同奇异值水平自适应设置核范数权重,以实现基于加权NNM的LDCT影像去噪。仿真实验结果表明,所提算法在均方根误差(RMSE)指标上较传统NNM算法、全变分最小化算法以及变换学习算法分别降低30.11%、14.38%和8.75%,在结构相似度(SSIM)指标上较上述3种算法分别提高34.24%、23.06%和11.52%。真实临床数据实验结果表明,所提算法处理结果的放射医生评价平均分为8.94,与常规剂量CT影像的评价平均分数仅差0.21,显著高于传统NNM算法、全变分最小化算法和变换学习算法的平均分。仿真及真实临床数据的实验结果表明,所提算法能够在滤除LDCT影像伪影噪声的同时,有效保持局部纹理细节信息。 展开更多

关键词 低剂量计算机断层扫描 噪声抑制 核范数最小化 低秩 区域内容感知

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WNNM参数模型及迭代判断机制优化的遥感影像去噪 被引量：1

9

作者 胡鹏程 卢献健 +2 位作者 唐诗华 张炎 熊祖雄 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2023年第5期140-148,共9页

针对加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)算法经验参数多、无法适应遥感影像复杂降噪环境问题,提出利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化WNNM算法中的参数模型(非局部补丁搜索窗口、迭代步数、迭代变换参数)... 针对加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)算法经验参数多、无法适应遥感影像复杂降噪环境问题,提出利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化WNNM算法中的参数模型(非局部补丁搜索窗口、迭代步数、迭代变换参数)。首先,通过GA对WNNM参数模型中参数进行寻优;然后,在算法迭代计算中加入判断机制,当迭代为最优解之后跳出迭代循环;最后,利用优化后WNNM算法消除影像中高斯白噪声。通过灰度图像仿真实验和Landsat 8、GF-1遥感影像实验,以峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、结构相似度(structural similarity ratio,SSIM)作为评价指标,对该算法与其他算法处理结果进行对比分析。实验结果表明,在噪声密度不同的情况下,该算法的PSNR、SSIM均有所提升。总体上,该算法的遥感影像高斯白噪声的去噪效果优于其他经典去噪算法。 展开更多

关键词 高斯白噪声去噪 加权核范数最小化 遗传算法 参数模型 迭代

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基于动态融合TV-TNN模型的CUP-VISAR速度场超快诊断技术研究

10

作者 王玺 赵雪吟 +6 位作者 黎淼 王峰 理玉龙 关赞洋 郭兆辉 张欣茹 雷文梁 《光子学报》 北大核心 2025年第4期223-232,共10页

惯性约束聚变冲击波速度场分布诊断可以有效预估靶丸压缩状态,为内爆压缩过程优化提供可靠的参考数据。针对目前二维冲击波速度场超快压缩诊断中动态收缩条纹的准确重建,提出一种融合全变分(Total Variation,TV)与张量核范数(Tensor Nuc... 惯性约束聚变冲击波速度场分布诊断可以有效预估靶丸压缩状态,为内爆压缩过程优化提供可靠的参考数据。针对目前二维冲击波速度场超快压缩诊断中动态收缩条纹的准确重建,提出一种融合全变分(Total Variation,TV)与张量核范数(Tensor Nuclear Norm,TNN)作为先验约束的动态TVTNN模型,从而整合速度场分布数据的三维关联性,实现了复杂噪声环境下的动态收缩条纹的重构,解决了当前速度场诊断系统低信噪比条件下动态条纹难以重构的问题。在所构建融合模型中,全变分算子用于搜索和提取条纹特征,而张量核范数用于增强条纹低秩特性,两者通过动态化权重调整,协同抑制时空噪声。基于神光Ⅲ原型实验观测数据,讨论分析了所建立模型的性能;与主流重构模型相比,所建立TV-TNN模型的最大相对速度误差降低至4.46%,验证了其在复杂噪声环境下的鲁棒性与较高的重建精度。所构建的动态融合TV-TNN模型为冲击波速度场二维分布的超快压缩诊断研究提供了更精准速度场分布数据支持,在极端瞬态条件物理场诊断领域具有应用潜力。 展开更多

关键词 CUP-VISAR 张量核范数最小化 冲击波速度场 超快光学 计算成像

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不完全鲁棒主成分分析的正则化方法及其在背景建模中的应用 被引量：3

11

作者 史加荣 郑秀云 杨威 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第10期2824-2827,2832,共5页

针对现有的鲁棒主成分分析(RPCA)方法忽略序列数据的连续性及不完整性的情况,提出了一种低秩矩阵恢复模型——正则化不完全鲁棒主成分分析(RIRPCA)。首先基于序列数据连续性的度量函数建立了RIRPCA模型,即最小化矩阵核范数、L1范数和正... 针对现有的鲁棒主成分分析(RPCA)方法忽略序列数据的连续性及不完整性的情况,提出了一种低秩矩阵恢复模型——正则化不完全鲁棒主成分分析(RIRPCA)。首先基于序列数据连续性的度量函数建立了RIRPCA模型,即最小化矩阵核范数、L1范数和正则项的加权组合;然后使用增广拉格朗日乘子法来求解所提出的凸优化模型,此算法具有良好的可扩展性和较低的计算复杂度;最后,将RIRPCA应用到视频背景建模中。实验结果表明,RIRPCA比矩阵补全和不完全RPCA等方法在恢复丢失元素和分离前景上具有优越性。 展开更多

关键词 鲁棒主成分分析 低秩矩阵恢复 背景建模 核范数最小化 增广拉格朗日乘子法

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矩阵补全算法研究进展 被引量：14

12

作者 史加荣 郑秀云 周水生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第4期13-20,共8页

作为压缩感知理论的重要发展,矩阵补全与恢复已成为信号与图像处理的一种新的强有力的工具。综述了矩阵补全算法的最新研究进展。首先分析了核范数最小化模型的几种主要的矩阵补全算法,并对这些算法的迭代过程及原理进行了详细的阐述。... 作为压缩感知理论的重要发展,矩阵补全与恢复已成为信号与图像处理的一种新的强有力的工具。综述了矩阵补全算法的最新研究进展。首先分析了核范数最小化模型的几种主要的矩阵补全算法,并对这些算法的迭代过程及原理进行了详细的阐述。其次讨论了矩阵补全的低秩矩阵分解模型,并列出了近年来出现的求解此模型的新算法。然后补充了上述两种模型的衍生版本,指出了相应的求解方法。在数值实验中,对文中所讨论的主要矩阵补全算法的性能进行了比较。最后给出了矩阵补全算法的未来研究方向及重点。 展开更多

关键词 矩阵补全 低秩 核范数最小化 低秩矩阵分解 压缩感知 低秩矩阵恢复

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多线性鲁棒主成分分析 被引量：7

13

作者 史加荣 周水生 郑秀云 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1480-1486,共7页

鲁棒主成分分析(RPCA)是恢复低秩与稀疏成分的一种非常有效的方法.本文将RPCA推广到张量情形,提出了多线性鲁棒主成分分析(MRPCA)框架.首先建立了MRPCA模型,即最小化张量核范数与l1范数的加权组合.然后使用增广拉格朗日乘子法求解上述... 鲁棒主成分分析(RPCA)是恢复低秩与稀疏成分的一种非常有效的方法.本文将RPCA推广到张量情形,提出了多线性鲁棒主成分分析(MRPCA)框架.首先建立了MRPCA模型,即最小化张量核范数与l1范数的加权组合.然后使用增广拉格朗日乘子法求解上述张量核范数优化问题.实验结果证实:对于具有多线性结构的数据,MRPCA比RPCA更加鲁棒. 展开更多

关键词 多线性鲁棒主成分分析 鲁棒主成分分析 低秩 核范数最小化 增广拉格朗日乘子法

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基于非局部相似和低秩矩阵逼近的SAR图像去噪 被引量：2

14

作者 赵杰 王配配 门国尊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第S1期183-187,共5页

针对合成孔径雷达图像(Synthetic Aperture Radar,SAR)受斑点噪声影响的问题,提出了一种改进的基于非局部相似和低秩矩阵逼近的SAR图像去噪方法。首先对SAR图像进行对数变换,将图像的相干乘性噪声转化为加性噪声,然后预估计图像的全局... 针对合成孔径雷达图像(Synthetic Aperture Radar,SAR)受斑点噪声影响的问题,提出了一种改进的基于非局部相似和低秩矩阵逼近的SAR图像去噪方法。首先对SAR图像进行对数变换,将图像的相干乘性噪声转化为加性噪声,然后预估计图像的全局噪声方差,利用非局部相似性引入一种新的基于欧氏距离和判定系数的联合块匹配方式,在低秩模型下采用改进残余噪声方差估计的加权核范数最小化算法(Weighted Nuclear Norm Minimization,WNNM)逼近低秩矩阵,最终实现SAR图像的噪声抑制。实验结果表明,该方法不仅使得峰值信噪比等客观指标有了明显的改善,而且更好地保存了图像的局部结构,并实现了良好的主观视觉效果。 展开更多

关键词 SAR图像去噪 联合块匹配 非局部相似性 加权核范数最小化

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基于NSST变换域WNNM和KAD算法的SAR图像去噪 被引量：2

15

作者 赵杰 王配配 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2017年第2期72-77,共6页

针对合成孔径雷达图像(synthetic aperture radar,SAR)斑点噪声影响的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换域(non-subsample shearlet transform,NSST)加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)和核各向异性扩散(k... 针对合成孔径雷达图像(synthetic aperture radar,SAR)斑点噪声影响的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换域(non-subsample shearlet transform,NSST)加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)和核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion,KAD)的SAR图像去噪方法.首先预估计SAR图像的全局噪声方差,其次对SAR图像进行对数变换,将图像的相干斑乘性噪声转化为加性噪声,然后对SAR图像进行NSST变换分解,将图像分为低频分量和多个高频分量.对分解后的低频分量和高频分量分别用WNNM算法和KAD进行去噪处理,最后用处理后的结果进行NSST重构得到去噪图像.给出了该算法的详细实现过程,并把它与之前的WNNM算法和非下采样shearlet变换算法进行了比较.实验结果表明,峰值信噪比相较于WNNM算法提高了约0.3 d B,而且更好地保存了图像的局部结构,并实现了良好的主观视觉效果. 展开更多

关键词 合成孔径雷达图像去噪 非下采样剪切波变换 加权核范数最小化 核各向异性扩散

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局部对比度先验下基于低秩模型的红外小目标检测方法 被引量：10

16

作者 何巍 安博文 潘胜达 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期342-358,共17页

为了解决红外小目标检测算法容易在复杂背景边缘和拐点处误检的问题,本文提出了一种局部对比度与非局部低秩张量模型相融合的红外小目标检测算法。首先采用双窗口结构的局部对比度算法提取目标和背景的局部先验信息。然后在所获取的局... 为了解决红外小目标检测算法容易在复杂背景边缘和拐点处误检的问题,本文提出了一种局部对比度与非局部低秩张量模型相融合的红外小目标检测算法。首先采用双窗口结构的局部对比度算法提取目标和背景的局部先验信息。然后在所获取的局部先验信息约束下,对标准的红外块张量模型进行重新构建,并通过引入加权张量核范数最小化来进一步抑制背景和提高迭代效率。最后,将目标和背景的分离问题,转化成了一个张量鲁棒性主成分分析问题,并用交替方向乘子法实现该问题的求解。实验表明,在不同的复杂背景下,本文方法的性能均优于现有的典型红外小目标检测方法。 展开更多

关键词 红外小目标检测 加权张量核范数最小化 双窗口局部对比度算法 张量鲁棒性主成分分析 交替方向乘子法

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铁质部件内部缺陷的脉冲涡流红外热成像检测 被引量：14

17

作者 马烜 邹金慧 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第7期137-144,共8页

针对脉冲涡流红外无损检测中的红外图像噪声大对比度低、非均匀加热、目标难以检测的问题,提出了一种涉及图像背景估计、图像目标增强、降噪和阈值分割的红外图像综合处理算法。首先以鲁棒主成分分析(RPCA)算法为基础,将红外图像进行背... 针对脉冲涡流红外无损检测中的红外图像噪声大对比度低、非均匀加热、目标难以检测的问题,提出了一种涉及图像背景估计、图像目标增强、降噪和阈值分割的红外图像综合处理算法。首先以鲁棒主成分分析(RPCA)算法为基础,将红外图像进行背景与目标的分离;针对传统RPCA对图像背景描述不足的缺点,引入了加权核范数来更好地描述图像背景;其次构建加权核范数最小化(WNNM)去噪模型,对目标图像进行去噪处理,增强图像对比度。最后对去噪后的目标图像进行阈值分割,得到目标信息。仿真实验结果表明,与传统RPCA和双边滤波算法比较,该方法对于红外图像的目标检测从主观视觉和数值指标上都具有更好的效果。 展开更多

关键词 鲁棒主成分分析 加权核范数最小化 阈值分割 无损检测

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非局部相似性去噪算法研究 被引量：6

18

作者 袁媛 朱敏 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第8期303-306,328,共5页

加权核范数最小化方法根据奇异值的大小分配不同的权值进行软阈值收缩操作,过滤噪声能量,相比标准核范数最小化方法,它考虑了奇异值的数学性质,所以去噪效果更佳。然而,该方法没有考虑噪声在计算图像块之间的相似度时会影响相似度值。... 加权核范数最小化方法根据奇异值的大小分配不同的权值进行软阈值收缩操作,过滤噪声能量,相比标准核范数最小化方法,它考虑了奇异值的数学性质,所以去噪效果更佳。然而,该方法没有考虑噪声在计算图像块之间的相似度时会影响相似度值。在图像块重构时没有考虑不同的相似块组去噪效果不一样,这将影响后续去噪效果。针对噪声影响相似性计算问题,提出用加权核范数算法对噪声图像进行预处理,得到近似干净图像再计算相似性,图像块重构时采用加权平均求每个像素值。实验结果表明,提出的方法去噪效果相比加权核范数最小化方法更佳,峰值信噪比有提升。 展开更多

关键词 图像去噪 加权核范数最小化 噪声 软阈值收缩

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