计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
5期
1420-1422
,共3页
图像去噪%字典学习%主成分分析%稀疏表示%非局部均值
圖像去譟%字典學習%主成分分析%稀疏錶示%非跼部均值
도상거조%자전학습%주성분분석%희소표시%비국부균치
针对非局部均值中相似度的衡量问题,提出了一种基于字典学习的度量算法.首先利用局部像素群块匹配方法消除不相似的图像块带来的干扰,然后对含有噪声的相似块采用字典学习的方法降噪.与经典的字典学习不同的是,对相似块采用联合稀疏编码的思想,利用主成分分析法学习一个高效紧字典,保留相似块间的相关性信息.采用降噪后的图像块间的欧氏距离计算像素间的相似度,能更好地反映相似块的相似性.实验结果表明,所提出的方法在峰值信噪比和视觉效果方面都优于传统算法,尤其对含有较多细节且结构相似性强的图像,细节和纹理部分的保持效果更好,算法的鲁棒性也优于传统算法.
針對非跼部均值中相似度的衡量問題,提齣瞭一種基于字典學習的度量算法.首先利用跼部像素群塊匹配方法消除不相似的圖像塊帶來的榦擾,然後對含有譟聲的相似塊採用字典學習的方法降譟.與經典的字典學習不同的是,對相似塊採用聯閤稀疏編碼的思想,利用主成分分析法學習一箇高效緊字典,保留相似塊間的相關性信息.採用降譟後的圖像塊間的歐氏距離計算像素間的相似度,能更好地反映相似塊的相似性.實驗結果錶明,所提齣的方法在峰值信譟比和視覺效果方麵都優于傳統算法,尤其對含有較多細節且結構相似性彊的圖像,細節和紋理部分的保持效果更好,算法的魯棒性也優于傳統算法.
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