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组稀疏表示的双重l1范数优化图像去噪算法

论文摘要

由于图像受噪声的影响,无法从降质信号中获得准确的稀疏系数.针对此问题,对一种组稀疏表示的双重l1范数优化图像去噪算法进行研究,该算法同时采用非局部相似图像块组稀疏表示的l1范数和稀疏残差作为正则项对组稀疏系数进行约束,并利用一种有效的迭代收缩算法实现对模型的优化求解,以获取更鲁棒的稀疏系数,另外,为了进一步提高去噪性能,采用贝叶斯公式推导出自适应调整两个正则化参数的方法.实验结果表明,与现有的许多算法相比,新算法能够在去除噪声的同时抑制伪影,保护图像的细节信息,峰值信噪比相对经典的BM3D算法而言,最多可提高1.24 dB.

论文目录

  • 1 引 言
  • 2 相关工作
  •   2.1 组稀疏表示的l1范数最小化
  •   2.2 组稀疏残差约束
  • 3 组稀疏表示的双重l1范数优化图像去噪算法
  •   3.1 估计组稀疏系数
  •   3.2 自适应正则化参数
  •   3.3 模型求解
  •   3.4 迭代正则化策略
  • 4 实验结果
  •   4.1 实验环境及参数设置
  •   4.2 客观性能比较
  •   4.3 主观性能比较
  •   4.4 运行时间比较
  • 5 结 论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 骆骏,刘辉,尚振宏

    关键词: 图像去噪,组稀疏表示,范数,稀疏残差,迭代收缩算法

    来源: 四川大学学报(自然科学版) 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用

    单位: 昆明理工大学信息工程与自动化学院

    基金: 国家自然科学基金(11873027)

    分类号: TP391.41

    页码: 1065-1072

    总页数: 8

    文件大小: 2788K

    下载量: 156

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/aa50ebca8417450cd948c0eb.html