基于字典学习的大气湍流退化图像复原技术应用

为了消除大气湍流对图像的影响,提高图像质量,结合稀疏表示理论,采用字典学习的算法处理大气湍流退化图像。将DCT过完备字典、K-svd全局字典和自适应字典的算法应用于图像去噪过程,并与维纳滤波算法进行比较。结果表明,该算法能较好地滤除大气湍流退化图像的噪声,提高图像的峰值信噪比。仿真实验验证了稀疏表示在处理大气湍流退化图像的可行性,对比传统算法具有更好的去噪性能。