本文關鍵詞：基于字典學習的梯度重權(quán)非局部平均的強噪聲圖像去噪

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【摘要】：為從強噪聲圖像中重構(gòu)出原圖像并減小誤差,提出了一種基于梯度重權(quán)非局部平均的強噪聲圖像去噪算法。根據(jù)稀疏和冗余表示,基于K-SVD字典學習去噪算法可自適應從已知帶噪圖像中訓練字典,但是字典固有的結(jié)構(gòu)限制,導致強噪聲圖像去噪效果差。提出了基于字典學習的梯度重權(quán)非局部平均算法,該算法對圖像結(jié)構(gòu)賦予更緊約束,可以改善去噪性能。利用全變分法求解圖像結(jié)構(gòu)的梯度,給予圖像邊緣信息更高的權(quán)重,結(jié)合圖像結(jié)構(gòu)信息的相似性和稀疏性先驗,求解優(yōu)化后的逆問題。與傳統(tǒng)字典去噪相比,所提出的算法對強噪聲圖像的去噪效果更好,并保留了細節(jié)輪廓信息,具備較好的峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似性。
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學信息工程學院光纖通信與信息工程研究所;
【關鍵詞】： 圖像處理 圖像去噪 字典學習 非局部平均 梯度重權(quán)法
【基金】：國家自然科學基金(61275124,61405178,61205121)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 111002-1圖像去噪是信號處理領域的研究熱點之一。對于強噪聲圖像而言,圖像信號便成了微弱信號。傳統(tǒng)的去噪方法不能有效地恢復原信號�；谧值鋵W習的去噪,類似于變換域濾波的方法。傳統(tǒng)變換域濾波的方法是選取固定的變換基,例如小波基、曲波基或輪廓波[1-3]等,僅能表示圖像

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