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基于L_(1/2)范数的非局部PCA泊松噪声图像恢复改进算法
1
作者
李欢
张文娟
+1 位作者
黄姝娟
肖锋
《咸阳师范学院学报》
2024年第2期10-15,30,共7页
为增强NLSPCA(非局部稀疏主成分分析)算法对去除图像泊松噪声性能,提高图像块聚类精确度,增大字典下的表示系数稀疏性,改善恢复图像易模糊等问题,提出基于L_(1/2)范数的非局部PCA泊松噪声图像恢复改进算法(L_(1/2)-NLSPCA)。新算法首先...
为增强NLSPCA(非局部稀疏主成分分析)算法对去除图像泊松噪声性能,提高图像块聚类精确度,增大字典下的表示系数稀疏性,改善恢复图像易模糊等问题,提出基于L_(1/2)范数的非局部PCA泊松噪声图像恢复改进算法(L_(1/2)-NLSPCA)。新算法首先对图像分割成重叠块;其次采用设计的自适应Bregman K-means算法对分割的图像块聚类;最后使用PCA构建基于L_(1/2)范数的非局部字典下的稀疏表示系数,对聚类后的图像块分组进行去噪重构。实验结果表明,L_(1/2)-NLSPCA算法与基准算法相比峰值信噪比(PSNR)提高了0.52~2.57 dB,在视觉上纹理细节更清晰。
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关键词
泊松分布
图像去噪
主成分分析
l
_
(1/
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)范数
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职称材料
题名
基于L_(1/2)范数的非局部PCA泊松噪声图像恢复改进算法
1
作者
李欢
张文娟
黄姝娟
肖锋
机构
西安工业大学基础学院
西安工业大学计算机科学与工程学院
出处
《咸阳师范学院学报》
2024年第2期10-15,30,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(62171361)
陕西省重点研发计划(2022GY-119)
+1 种基金
陕西省科技厅自然科学基础研究计划项目(2021JM-440)
陕西省科技厅工业攻关项目(2020GY-066)。
文摘
为增强NLSPCA(非局部稀疏主成分分析)算法对去除图像泊松噪声性能,提高图像块聚类精确度,增大字典下的表示系数稀疏性,改善恢复图像易模糊等问题,提出基于L_(1/2)范数的非局部PCA泊松噪声图像恢复改进算法(L_(1/2)-NLSPCA)。新算法首先对图像分割成重叠块;其次采用设计的自适应Bregman K-means算法对分割的图像块聚类;最后使用PCA构建基于L_(1/2)范数的非局部字典下的稀疏表示系数,对聚类后的图像块分组进行去噪重构。实验结果表明,L_(1/2)-NLSPCA算法与基准算法相比峰值信噪比(PSNR)提高了0.52~2.57 dB,在视觉上纹理细节更清晰。
关键词
泊松分布
图像去噪
主成分分析
l
_
(1/
2
)范数
Keywords
Poisson distribution
image denoising
principa
l
component ana
l
ysis
l
_
(1/2)
norms
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于L_(1/2)范数的非局部PCA泊松噪声图像恢复改进算法
李欢
张文娟
黄姝娟
肖锋
《咸阳师范学院学报》
2024
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