本文關(guān)鍵詞：加權(quán)低秩矩陣恢復(fù)的混合噪聲圖像去噪　出處：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2016年01期 　論文類(lèi)型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 圖像去噪 低秩矩陣恢復(fù) 加權(quán) 稀疏

【摘要】：傳統(tǒng)的基于低秩矩陣恢復(fù)的圖像去噪算法只對(duì)低秩部分進(jìn)行約束,當(dāng)高斯噪聲過(guò)大時(shí),會(huì)導(dǎo)致去噪不充分或細(xì)節(jié)嚴(yán)重丟失。針對(duì)此問(wèn)題,提出了一種新的魯棒的圖像去噪模型。該模型在原有的低秩矩陣核范數(shù)約束的基礎(chǔ)上引入高斯噪聲約束項(xiàng),此外為了提高低秩矩陣的低秩性和稀疏矩陣的稀疏性,引入了加權(quán)的方法。為了考察方法的去噪能力,選取了不同參數(shù)類(lèi)型的混合噪聲圖像進(jìn)行仿真,并結(jié)合峰值信噪比、結(jié)構(gòu)相似度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)與傳統(tǒng)的基于低秩矩陣恢復(fù)的圖像去噪算法進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,加權(quán)低秩矩陣恢復(fù)的混合噪聲圖像去噪算法能增加低秩矩陣的低秩性和稀疏矩陣的稀疏性,在保證去噪效果的同時(shí),保留了圖像的細(xì)節(jié)信息,具有更佳的視覺(jué)效果,同時(shí),客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)均有所提高。
[Abstract]:The traditional image denoising algorithm based on low rank matrix restoration only constrains the low rank part, when Gao Si noise is too high, it will lead to insufficient denoising or serious loss of details. In this paper, a new robust image denoising model is proposed, which introduces Gao Si noise constraint term based on the kernel norm constraint of low rank matrix. In addition, in order to improve the low rank of low rank matrix and sparse matrix of sparse matrix, a weighted method is introduced. In order to investigate the de-noising ability of the method, mixed noise images with different parameter types are selected for simulation. Combined with the peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity evaluation criteria, the traditional image denoising algorithm based on low rank matrix restoration is compared. Weighted low rank matrix restoration mixed noise image denoising algorithm can increase the low rank of low rank matrix and sparse matrix sparse, while ensuring the effect of de-noising, while preserving the image details. At the same time, the objective evaluation indexes are improved.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61271341) 四川省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2013JY0136)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 行濾波處理,再將結(jié)果反變換融合到二維,形成去噪后的圖1　引言像。文獻(xiàn)[4]提出將矩陣分解為低秩部分和稀疏部分并對(duì)低圖像在獲取和傳輸?shù)倪^(guò)程中常常會(huì)受到各種噪聲的污秩矩陣恢復(fù)進(jìn)行了全面的理論分析,低秩理論由于具有較強(qiáng)染,從而降低了圖像的主觀和客觀質(zhì)量,給后繼的圖像處

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1362989