發(fā)布時間：2018-04-19 11:30

  本文選題：稀疏重建 + 字典學習��； 參考：《光學精密工程》2017年09期

【摘要】：本文針對低光子計數成像過程中產生的泊松高斯混合噪聲,提出了一種數據保真項與稀疏約束項相融合的稀疏重建方法。首先,基于泊松高斯噪聲相互獨立的混合噪聲模型,建立了數據保真項與稀疏約束項相融合的稀疏重建目標函數;在圖像塊聚類的基礎上,應用改進貪婪算法實現類內稀疏分解和字典更新;最后,稀疏分解和字典更新交替迭代求解干凈圖像。針對強烈泊松高斯噪聲污染圖像的重建實驗顯示,本文方法與對比方法相比,重建結果的PSNR值平均提升了5.5%,MSSIM值也有明顯提升。這些結果表明:本文方法對具有強烈泊松高斯混合噪聲的圖像有較好的圖像復原和噪聲去除效果。
[Abstract]:In this paper, a sparse reconstruction method based on the fusion of data fidelity term and sparse constraint term is proposed for Poisson Gao Si mixed noise in low photon counting imaging.First of all, based on Poisson Gao Si noise independent mixed noise model, a sparse reconstruction objective function of data fidelity term and sparse constraint term is established, which is based on image block clustering.The improved greedy algorithm is applied to implement the intra-class sparse decomposition and dictionary updating. Finally, the sparse decomposition and dictionary update iterate alternately to solve the clean image.The experiments on the image reconstruction with strong Poisson Gao Si noise pollution show that compared with the contrast method, the average PSNR value of the reconstruction results is increased by 5.5% and the MSSIM value is also obviously increased.These results show that the proposed method has a good effect on image restoration and noise removal for images with strong Poisson Gao Si mixed noise.
【作者單位】： 華南理工大學自動化科學與工程學院;華南理工大學精密電子制造裝備教育部研究中心;廣州大學機械與電氣工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.61403146) 廣州市科技計劃項目(No.201707010054) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費資助項目(No.2015ZM128)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1772916