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基于稀疏表示與非局部相似融合的圖像去噪算法

大小:1.03 MB 人氣:0 2017-12-25 需要積分:1

 針對受加性高斯白噪聲( AWGN)與椒鹽噪聲(SPIN)以及隨機值沖擊噪聲(RVIN)組成的混合噪聲污染的圖像進行去噪的問題,提出一種在現(xiàn)有加權(quán)編碼算法的基礎(chǔ)上將圖像稀疏表示和非局部相似先驗融合的改進算法。首先,利用基于字典的圖像稀疏表示構(gòu)建去噪變分模型,對模型中的數(shù)據(jù)保真項設(shè)計一個權(quán)重因子來抑制沖擊噪聲的干擾;其次,利用非局部平均思想對混合噪聲圖像進行初始去噪,在得到的圖像中構(gòu)建掩膜矩陣將沖擊噪聲點排除進而求取非局部相似先驗知識;最后,將非局部相似先驗與稀疏先驗融合進變分模型的正則項中,求解變分模型得到最終去噪圖像。實驗結(jié)果表明,在不同的噪聲比率下,所提算法與模糊加權(quán)非局部平均算法相比,峰值信噪比( PSNR)提高了1.7 dB,特征相似性指數(shù)(FSIM)提高了0.06;與加權(quán)編碼算法相比,PSNR提高了0.64 dB,F(xiàn)SIM提高了0. 03。該算法對于紋理較強的圖像可以顯著提升去噪效果,能有效地保留圖像的本真信息

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