稀疏分解在图像去噪中的研究

【摘要】在图像获取的过程中会混入一定的噪声,这会严重降低图像的品质,因此,必须对含噪图像进行降噪处理。传统的去噪方法都是基于图像和噪声频带可分离的假设,但这样的假设并不总是成立。为了更好的解决去噪问题,本文将稀疏分解应用到图像去噪中,通过相干比阈值的选择,实现了图像去噪。该算法首先选择Gobar原子构造过完备原子库,然后使用改进的FFT-MP算法对图像进行分解,分解的迭代终止条件由相干比闽值法确定；其次将分解得到的残差分量当作噪声舍弃掉；最后用最佳匹配原子的线性组合来重构图像。实验结果表明,本文算法具有更好的稳定性,在视觉效果方面要优于传统去噪算法。本文的研究工作包含以下几个方面：1.经典去噪算法性能的研究及改进。分析三种传统去噪算法均值滤波、维纳滤波、中值滤波的算法优劣,进而引出一种结合中值和均值滤波优点的混合滤波器。然后分析小波阈值去噪的效果。2.改进FFT-MP算法。针对MP算法速度慢的问题,本文在分解过程中用互相关运算取代内积运算,然后用快速傅立叶变换实现,完成最佳原子的寻找。实验结果表明FFT-MP算法速度较MP第二类算法有了明显的提高,用很少的原子就能表现出图像的大部分特性。3.将此方法应用到仿真实验中,比较并分析算法结果,以及产生相应结果的原因。
【作者】王秀英；
【导师】高清维；
【作者基本信息】安徽大学，模式识别与智能系统，2014，硕士
【关键词】稀疏分解；图像去噪；匹配跟踪；相干比；

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