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题名基于非噪声像素重构的PK-SVD脉冲噪声滤波
被引量:1
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作者
黄宴委
祁冰露
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机构
福州大学电气工程与自动化学院
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2014年第11期977-984,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61174051)
高校博士点新教师基金项目(No.20113514120007)资助
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文摘
提出一种基于非噪声像素重构的K-SVD(Pixel K-SVD)脉冲噪声滤波方法.在图像重构阶段,以非噪声点像素值为优化目标,利用分层重构改进OMP算法求解优化函数,获得重构图像以提高恢复图像质量;在字典训练阶段,PK-SVD不再固定原子的系数,而是使用重复奇异值分解同时更新原子和系数.将PK-SVD与其他3种方法进行比较,实验结果表明,PK-SVD能得到最稀疏化的字典,较好地抑制脉冲噪声,使得滤波图像较清晰且具有较高的峰值信噪比.
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关键词
脉冲噪声滤波
非噪声像素重构
K-SVD
分层OMP
字典训练
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Keywords
Impulse Noise Filter, Non-noisy Pixel Reconstruction, K-SVD, Hierarchical OMP,Dictionary Training
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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