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加权稀疏的混合噪声去除模型
  • ISSN号:1002-8692
  • 期刊名称:《电视技术》
  • 时间:0
  • 分类:TN911.72[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西高校数据分析与计算重点实验室,广西桂林541004, [2]桂林电子科技大学广西高校图像图形智能处理重点实验室,广西桂林541004, [3]桂林电子科技大学广西信息科学实验中心,广西桂林541004
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61362021);广西自然科学基金项目(2013GxNSFDA019030;2012GXNSFBA053014;2014GXNSFDAn8036);广西高校图像图形智能处理重点实验室项目(GIIP201408;GIIP201503).
中文摘要:

针对混合噪声,结合加权稀疏与变分,提出了新颖的去噪模型。首先,进行PCA训练自适应字典,再结合非局部相似性,利用噪声的特性进行加权编码。最后,结合变分正则项,再利用对偶方法求出恢复后的图像。仿真实验表明,该算法不仅提高了图像的峰值信噪比,而且更好地保留图像的重要特征,提高图像的视觉效果。

英文摘要:

Aiming at the mixed noise, a novel denoising model based on weighted sparse and variational is proposed in this paper. First, PCA method is used to train adaptive dictionary, and then, combined the non-local similarity with the characteristics of noise, it can get the weighted coding. Finally, the restored image is obtained by using the dual method. Experimental results showed that this algorithm can not only improve image' s peak signal to noise ratio ( PSNR), but also preserve the important fea- tures, which result in improving the visual quality of the image.

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期刊信息
  • 《电视技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:电视电声研究所
  • 主编:许盈(执行主编)
  • 地址:北京市朝阳区酒仙桥北路乙7号
  • 邮编:100015
  • 邮箱:tvea@263.net.cn; dsss@chinajournal.net.cn
  • 电话:010-59570246
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8692
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2123/TN
  • 邮发代号:2-354
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖百种重点期刊、中国期刊方阵双百...
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12712