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基于改进K-SVD和非局部正则化的图像去噪
被引量：
10
1
作者
杨爱萍
田玉针
+1 位作者
何宇清
董翠翠
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期249-253,共5页
K-奇异值分解(K-SVD)算法在强噪声下的去噪性能较差。为此,提出一种新的图像去噪算法。使用相关系数匹配准则和噪声原子裁剪方法改进传统K-SVD算法,提高原算法的去噪性能,将非局部正则项融入图像去噪模型,并采用非局部自相似性进一步改...
K-奇异值分解(K-SVD)算法在强噪声下的去噪性能较差。为此,提出一种新的图像去噪算法。使用相关系数匹配准则和噪声原子裁剪方法改进传统K-SVD算法,提高原算法的去噪性能,将非局部正则项融入图像去噪模型,并采用非局部自相似性进一步改善图像的去噪效果。实验结果表明,与传统K-SVD算法相比,该算法在提高同质区域平滑性的同时,能保留更多的纹理、边缘等细节特征。
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关键词
图像去噪
稀疏
表示
奇异
值分解
正交匹配追踪算法
字典优化
非
局部自相似性
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职称材料
非对称AOR迭代法的收敛性
2
作者
黄燕丽
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
2003年第3期21-25,共5页
介绍了求解非奇异线性方程组Ax=b的非对称AOR迭代法,并给出了系数矩阵A为正定阵时该迭代法收敛的充分条件.
关键词
非
对称AOR迭代法
收敛性
非
奇异
线性方程组
系数矩阵
迭代格式
迭代矩阵
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职称材料
Chebyshev加速法在斜对称化情况下迭代参数ρ_n的确定
3
作者
邵新慧
江渝
+1 位作者
沈海龙
李长军
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期96-98,共3页
在使用迭代法求解大型稀疏非奇异线性方程组时,引进由Chebyshev多项式形成的迭代向量{x(n)},对迭代过程进行加速,这是一种系统使用参数来加速的迭代法·在迭代向量序列{x(n)}形成的过程中,需要确定迭代参数序列{ρn}·对于斜对...
在使用迭代法求解大型稀疏非奇异线性方程组时,引进由Chebyshev多项式形成的迭代向量{x(n)},对迭代过程进行加速,这是一种系统使用参数来加速的迭代法·在迭代向量序列{x(n)}形成的过程中,需要确定迭代参数序列{ρn}·对于斜对称化情况,迭代矩阵的特征值为纯虚数,且共轭成对地出现在虚轴上,而迭代参数序列{ρn}的确定恰取决于G迭代矩阵的谱半径S(G)的信息,即迭代参数序列{ρ2k}及{ρ2k+1}分别是单调增加和单调减少地收敛到同一个值,那么{ρn}必收敛且极限也是这个值,这样就可以利用极限值来选择一个最佳的迭代初值,从而使Chebyshev加速过程达到最优·
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关键词
Chebvshe加速法
迭代参数
可对称化
不可对称化
斜对称化
稀疏非奇异线性方程组
迭代法
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职称材料
题名
基于改进K-SVD和非局部正则化的图像去噪
被引量：
10
1
作者
杨爱萍
田玉针
何宇清
董翠翠
机构
天津大学电子信息工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期249-253,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61372145)
文摘
K-奇异值分解(K-SVD)算法在强噪声下的去噪性能较差。为此,提出一种新的图像去噪算法。使用相关系数匹配准则和噪声原子裁剪方法改进传统K-SVD算法,提高原算法的去噪性能,将非局部正则项融入图像去噪模型,并采用非局部自相似性进一步改善图像的去噪效果。实验结果表明,与传统K-SVD算法相比,该算法在提高同质区域平滑性的同时,能保留更多的纹理、边缘等细节特征。
关键词
图像去噪
稀疏
表示
奇异
值分解
正交匹配追踪算法
字典优化
非
局部自相似性
Keywords
image denoising
sparse representation
Singular Value Decomposition （ SVD ）
Orthonomal MatchingPursuit （OMP） algorithm
dictionary optimization
non-local self-similarity
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
非对称AOR迭代法的收敛性
2
作者
黄燕丽
机构
南京师范大学数学与计算机科学学院
出处
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
2003年第3期21-25,共5页
文摘
介绍了求解非奇异线性方程组Ax=b的非对称AOR迭代法,并给出了系数矩阵A为正定阵时该迭代法收敛的充分条件.
关键词
非
对称AOR迭代法
收敛性
非
奇异
线性方程组
系数矩阵
迭代格式
迭代矩阵
Keywords
convergence, unsymmetrical AOR method
分类号
O241.6 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
Chebyshev加速法在斜对称化情况下迭代参数ρ_n的确定
3
作者
邵新慧
江渝
沈海龙
李长军
机构
东北大学理学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期96-98,共3页
基金
辽宁省自然科学基金资助项目(20022021).
文摘
在使用迭代法求解大型稀疏非奇异线性方程组时,引进由Chebyshev多项式形成的迭代向量{x(n)},对迭代过程进行加速,这是一种系统使用参数来加速的迭代法·在迭代向量序列{x(n)}形成的过程中,需要确定迭代参数序列{ρn}·对于斜对称化情况,迭代矩阵的特征值为纯虚数,且共轭成对地出现在虚轴上,而迭代参数序列{ρn}的确定恰取决于G迭代矩阵的谱半径S(G)的信息,即迭代参数序列{ρ2k}及{ρ2k+1}分别是单调增加和单调减少地收敛到同一个值,那么{ρn}必收敛且极限也是这个值,这样就可以利用极限值来选择一个最佳的迭代初值,从而使Chebyshev加速过程达到最优·
关键词
Chebvshe加速法
迭代参数
可对称化
不可对称化
斜对称化
稀疏非奇异线性方程组
迭代法
Keywords
Chebyshev acceleration
iterative parameter
symmetrizable
non-symmetrizable
skew-symmetrizable
分类号
O241.6 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进K-SVD和非局部正则化的图像去噪
杨爱萍
田玉针
何宇清
董翠翠
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
非对称AOR迭代法的收敛性
黄燕丽
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
2003
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
Chebyshev加速法在斜对称化情况下迭代参数ρ_n的确定
邵新慧
江渝
沈海龙
李长军
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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