计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2011年
8期
3192-3194,3197
,共4页
图像去噪%字典学习%稀疏表示%K-SVD%非零元个数
圖像去譟%字典學習%稀疏錶示%K-SVD%非零元箇數
도상거조%자전학습%희소표시%K-SVD%비령원개수
提出了一种基于字典学习的图像去噪算法.在K-SVD字典学习算法的基础上,改变稀疏编码中误差约束为非零元个数约束来进行字典学习.在实验的基础上分析了使用不同非零元个数去噪时对峰值信噪比的影响,提出分别针对低噪图像和高噪图像采用两个固定非零元个数来进行字典学习,获得图像的稀疏表示,从而恢复出原始图像.实验结果表明,与小波软阈值去噪方法相比,本算法能够在保留图像边缘和细节信息的同时有效地去除图像中的噪声,具有较好的视觉效果.
提齣瞭一種基于字典學習的圖像去譟算法.在K-SVD字典學習算法的基礎上,改變稀疏編碼中誤差約束為非零元箇數約束來進行字典學習.在實驗的基礎上分析瞭使用不同非零元箇數去譟時對峰值信譟比的影響,提齣分彆針對低譟圖像和高譟圖像採用兩箇固定非零元箇數來進行字典學習,穫得圖像的稀疏錶示,從而恢複齣原始圖像.實驗結果錶明,與小波軟閾值去譟方法相比,本算法能夠在保留圖像邊緣和細節信息的同時有效地去除圖像中的譟聲,具有較好的視覺效果.
제출료일충기우자전학습적도상거조산법.재K-SVD자전학습산법적기출상,개변희소편마중오차약속위비령원개수약속래진행자전학습.재실험적기출상분석료사용불동비령원개수거조시대봉치신조비적영향,제출분별침대저조도상화고조도상채용량개고정비령원개수래진행자전학습,획득도상적희소표시,종이회복출원시도상.실험결과표명,여소파연역치거조방법상비,본산법능구재보류도상변연화세절신식적동시유효지거제도상중적조성,구유교호적시각효과.
