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基于K-SVD和残差比的低信噪比图像稀疏表示去噪算法
  • ISSN号：1002-1582
  • 期刊名称：《光学技术》
  • 时间：0
  • 分类：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]重庆大学自动化学院,重庆400044
  • 相关基金：国家自然科学基金（60974090）; 中央高校基本科研业务费资助（CDJXS10172205）
作者： 张晓阳[1], 柴毅[1], 李华锋[1]
关键词： 低信噪比, 图像去噪, 稀疏分解, K-SVD, OMP
中文摘要：

针对低信噪比图像去噪问题,提出了一种基于K-SVD（Singular Value Decomposition）和残差比（Residual Ratio Iteration Termination）的正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit,OMP）图像稀疏分解去噪算法。该算法利用K-SVD算法将离散余弦变换（Discrete cosine transform,DCT）框架产生的冗余字典训练成能够有效反映图像结构特征的超完备字典,以实现图像的有效表示。然后以残差比作为OMP算法迭代的终止条件来实现图像的去噪。实验表明,该算法相对于传统基于Symlets小波图像去噪、基于Contourlet变换的图像去噪,以及基于DCT冗余字典的稀疏表示图像去噪,能够更加有效地滤除低信噪比图像中的高斯白噪声,保留原图像的有用信息。

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期刊信息
  • 《光学技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国防科工委
  • 主办单位:中国兵工学会 北京理工大学 中国北方光电工业总公司
  • 主编：夏阳
  • 地址：北京海淀中关村南大街5号
  • 邮编：100081
  • 邮箱：gxjs@bit.edu.cn
  • 电话：010-68913628 68948720
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-1582
  • 国内统一刊号：ISSN：11-1879/O4
  • 邮发代号:2-830
  • 获奖情况:
  • 中国兵器工业总公司优秀期刊一等奖,首届国防科工委优秀期刊二等奖,美国工程索引（EI）对本刊论文的收录率为87%
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,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）
  • 被引量:12855