10.3969/j.issn.1000-386x.2015.12.045
基于非抽样小波字典和稀疏表示的图像去噪方法
图像去噪是图像处理中的关键问题之一,也是图像后续处理的基础,结合近年来兴起的稀疏表示理论,能更好地处理图像去噪问题.通过引入图像稀疏表示框架,从含噪图像自身中优化训练字典,初始字典选择构造非采样小波字典来更好地捕获图像信息,通过反复迭代学习获得高度自适应的过完备稀疏字典,重构图像时构造先验概率矩阵,结合后验概率估计与传统的正交匹配算法提出改进的图像重构算法.实验结果表明,与其他去噪方法相比,该算法具有良好的去噪能力,能较好地保持图像的边缘和细节特征,去噪后的图像更为清晰.
图像去噪、稀疏表示、非抽样小波、过完备字典
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TP391(计算技术、计算机技术)
江苏省教育厅项目12KJB520001
2016-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
193-196,205
