中国图象图形学报
中國圖象圖形學報
중국도상도형학보
JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS
2014年
11期
1563-1569
,共7页
高阶奇异值分解%均方差%非局部协同滤波%数据自适应
高階奇異值分解%均方差%非跼部協同濾波%數據自適應
고계기이치분해%균방차%비국부협동려파%수거자괄응
high order singular value decomposition (HOSVD)%mean square error%non-local collaborative filtering%data-adaptive
目的 图像去噪是图像处理的难题,其难点是在尽量滤除噪声的同时对图像信息进行保持.针对该难点,本文提出了一种将非局部相似性和高阶奇异值分解(HOSVD)相融合,并利用均方差(MSE)迭代对图像进行去噪的iHOSVD算法.方法 首先利用非局部相似块聚类和高阶奇异值分解构建数据自适应的3维变换基及其变换系数;其次,对变换系数进行阈值处理后进行3维反变换,从而达到非局部协同滤波的目的;最后,由于一次去噪操作无法达到理想的去噪效果,采用一种基于均方差最优的迭代方法对图像进行去噪,并证明该迭代是一个权衡偏差和方差使得均方差达到最优的过程.结果 实验结果表明,iHOSVD算法既能够有效地去除噪声,又能够很好地保持纹理细节信息.结论 本文所提的图像去噪iHOSVD算法结合了非局部协同滤波与数据自适应去噪的思想,通过对3种高水平去噪算法BM3D、NCSR和PLOW的比较实验发现,不仅表现了较强的图像去噪能力,而且在图像纹理细节保持方面效果最好,适用于纹理信息较强的图像.
目的 圖像去譟是圖像處理的難題,其難點是在儘量濾除譟聲的同時對圖像信息進行保持.針對該難點,本文提齣瞭一種將非跼部相似性和高階奇異值分解(HOSVD)相融閤,併利用均方差(MSE)迭代對圖像進行去譟的iHOSVD算法.方法 首先利用非跼部相似塊聚類和高階奇異值分解構建數據自適應的3維變換基及其變換繫數;其次,對變換繫數進行閾值處理後進行3維反變換,從而達到非跼部協同濾波的目的;最後,由于一次去譟操作無法達到理想的去譟效果,採用一種基于均方差最優的迭代方法對圖像進行去譟,併證明該迭代是一箇權衡偏差和方差使得均方差達到最優的過程.結果 實驗結果錶明,iHOSVD算法既能夠有效地去除譟聲,又能夠很好地保持紋理細節信息.結論 本文所提的圖像去譟iHOSVD算法結閤瞭非跼部協同濾波與數據自適應去譟的思想,通過對3種高水平去譟算法BM3D、NCSR和PLOW的比較實驗髮現,不僅錶現瞭較彊的圖像去譟能力,而且在圖像紋理細節保持方麵效果最好,適用于紋理信息較彊的圖像.
목적 도상거조시도상처리적난제,기난점시재진량려제조성적동시대도상신식진행보지.침대해난점,본문제출료일충장비국부상사성화고계기이치분해(HOSVD)상융합,병이용균방차(MSE)질대대도상진행거조적iHOSVD산법.방법 수선이용비국부상사괴취류화고계기이치분해구건수거자괄응적3유변환기급기변환계수;기차,대변환계수진행역치처리후진행3유반변환,종이체도비국부협동려파적목적;최후,유우일차거조조작무법체도이상적거조효과,채용일충기우균방차최우적질대방법대도상진행거조,병증명해질대시일개권형편차화방차사득균방차체도최우적과정.결과 실험결과표명,iHOSVD산법기능구유효지거제조성,우능구흔호지보지문리세절신식.결론 본문소제적도상거조iHOSVD산법결합료비국부협동려파여수거자괄응거조적사상,통과대3충고수평거조산법BM3D、NCSR화PLOW적비교실험발현,불부표현료교강적도상거조능력,이차재도상문리세절보지방면효과최호,괄용우문리신식교강적도상.
