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基于稀疏表示的两级图像去噪
被引量：
13
1
作者
何艳敏
甘涛
陈武凡
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第9期2268-2272,共5页
在噪声较严重的情况下对图像进行恢复,至今仍是一个挑战。该文提出一种基于图像稀疏表示的去噪方法。在原子库训练中,引入基于相关系数的匹配准则和原子库裁剪方案,很好地处理了图像结构提取和人为噪声抑制之间的矛盾。实验结果表明,该...
在噪声较严重的情况下对图像进行恢复,至今仍是一个挑战。该文提出一种基于图像稀疏表示的去噪方法。在原子库训练中,引入基于相关系数的匹配准则和原子库裁剪方案,很好地处理了图像结构提取和人为噪声抑制之间的矛盾。实验结果表明,该方法在主客观去噪性能上较同类方法有了显著的提高,在噪声强度较大的情况下,获得了比当前先进方法更好的主客观图像恢复质量。
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关键词
图像处理
稀疏表示
原子
库
训练
原子
库
裁剪
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职称材料
题名
基于稀疏表示的两级图像去噪
被引量：
13
1
作者
何艳敏
甘涛
陈武凡
机构
电子科技大学自动化工程学院
电子科技大学电子工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第9期2268-2272,共5页
基金
国家973计划项目(2010CB732501)资助课题
文摘
在噪声较严重的情况下对图像进行恢复,至今仍是一个挑战。该文提出一种基于图像稀疏表示的去噪方法。在原子库训练中,引入基于相关系数的匹配准则和原子库裁剪方案,很好地处理了图像结构提取和人为噪声抑制之间的矛盾。实验结果表明,该方法在主客观去噪性能上较同类方法有了显著的提高,在噪声强度较大的情况下,获得了比当前先进方法更好的主客观图像恢复质量。
关键词
图像处理
稀疏表示
原子
库
训练
原子
库
裁剪
Keywords
Image processing
Sparse representation
Dictionary training
Dictionary pruning
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀疏表示的两级图像去噪
何艳敏
甘涛
陈武凡
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012
13
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