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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>視頻技術論文>基于帶權核范數最小化的去噪模型

基于帶權核范數最小化的去噪模型

2017-12-03 | rar | 0.62 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  非局部自相似性( NSS)先驗在圖像恢復中發揮重要作用,如何充分利用這一先驗提高圖像恢復性能仍值得深入研究,提出一種基于帶權核范數最小化和混合高斯模型的去噪模型。首先,采用混合高斯模型( GMM)對無噪聲的自然圖像非局部自相似圖像塊進行訓練,再用訓練好的混合高斯模型指導退化的圖像產生非局部自相似圖像塊組;然后,結合帶權的核范數最小化技術實現圖像的去噪,并對模型的保真項進行一般性擴展,給出收斂的求解算法。仿真實驗表明,所提方法與基于3D濾波的塊匹配(BM3D)算法、同時稀疏編碼學習(LSSC)算法和帶權的核范數最小化( WNNM)模型相比,峰值信噪比(PSNR)提高0.11 -0.49 dB。

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