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基于低秩非局部稀疏表示的图像去噪模型 被引量:5
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作者 王宏宇 陈冬梅 王慧 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2017年第3期272-277,共6页
在去除加性高斯白噪声的过程中,为克服图像失真,提高图像视觉质量,使图像之间联系更加密切,本文提出了一种基于低秩非局部稀疏表示的去噪算法模型。在该模型中,首先通过PCA方法线训练字典得到稀疏字典集,然后用奇异值分解求解低秩问题,... 在去除加性高斯白噪声的过程中,为克服图像失真,提高图像视觉质量,使图像之间联系更加密切,本文提出了一种基于低秩非局部稀疏表示的去噪算法模型。在该模型中,首先通过PCA方法线训练字典得到稀疏字典集,然后用奇异值分解求解低秩问题,最后用欧拉-拉格朗日方法得到去噪图像的能量泛函,从而重构图像。仿真实验结果表明,提出的新算法不仅能克服图像失真,改善图像视觉质量,还提高了峰值信噪比和图像相似度。 展开更多
关键词 非局部相似 稀疏表示 高斯噪声 低秩
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