【摘 要】
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传统去噪算法去除噪声后仍有噪声残留,且噪声较大时的图像去噪效果不明显。针对该问题,提出一种新的图像去噪算法。将输入的噪声图像分成相互重叠的图像块,随机抽取适量的图
【基金项目】
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河口海岸学国家重点实验室开放课题基金资助项目(SKLEC201207)
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传统去噪算法去除噪声后仍有噪声残留,且噪声较大时的图像去噪效果不明显。针对该问题,提出一种新的图像去噪算法。将输入的噪声图像分成相互重叠的图像块,随机抽取适量的图像块学习得到自适应的冗余字典,给出核正则化正交匹配追踪技术,利用该技术得到稀疏表示系数,并使用稀疏表示系数恢复原图像。实验结果表明,与K-奇异值分解算法相比,该算法的峰值信噪比较高,且能较好地保持图像的细节和纹理信息。
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