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题名基于非凸加权L_p范数稀疏误差约束的图像去噪算法
被引量：1
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作者
徐久成
王楠
王煜尧
徐战威
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机构
河南师范大学计算机与信息工程学院
河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心
中国计算机学会
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019年第3期500-507,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61370169,61402153)
河南省科技攻关重点项目(142102210056,162102210261)
河南省高等学校重点科研项目(16A520057)
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文摘
图像去噪过程中由于噪声的影响,无法学习到准确的先验知识,因此难以获取较优的稀疏系数。针对该问题,本文提出一种基于非凸加权 lp范数稀疏误差约束的图像去噪算法。该算法将系数求解过程分解为两个子问题,采用广义软阈值算法求解 lp范数中的稀疏系数,再利用代理算法求解稀疏误差约束中的稀疏系数,根据二者的均值来获取更具鲁棒性的稀疏系数。与当前几种典型的算法进行对比分析,实验结果表明:本文算法不仅具有更高的峰值信噪比(PSNR),而且在运行时间上具有更高的效率,同时在视觉角度上产生了更好的视觉感受。
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关键词
图像去噪
稀疏表示
稀疏系数
先验知识
L1范数
非凸加权
LP范数
稀疏误差约束
峰值信噪比
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Keywords
image denoising
sparse representation
sparse coefficient
prior knowledge
l1 norm
non-convex weightedlp norm
sparse error constraint
peak signal-to-noise ratio
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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