摘要
引入稀疏编码思想实现对数据信息的最优非线性逼近,在图像去噪方面已取得较好的实验效果。本文对图像去噪模型进行分析,介绍了稀疏编码思想实现图像去噪的原理,并对经典的稀疏去噪模型进行对比与分析。最后,基于稀疏模型对去噪算法进行分析,提出了稀疏模型在其他研究领域的展望。
The sparse coding can achieve the optimal nonlinear approximation of data information,and has achieved good experimental r esults in image denoising.This paper t hrough analyze t he image denoising,introduce t he principle of image denoising by sparse coding,and understand and analyze the classical image denoising methods based on the sparse model.Finally,based on the sparse model,the denoising algorithm is analyzed,and the prospect of sparse model in other research f ields is proposed.
出处
《科技创新导报》
2019年第8期133-135,共3页
Science and Technology Innovation Herald
基金
中国气象局河南省农业气象保障与应用技术重点实验室应用技术研究基金项目(项目编号:KQ201917)
关键词
稀疏编码
字典学习
自相似性
非局部
图像去噪
Sparse coding
Dictionary learning
Self-similarity
Nonlocal
Image denoising