收藏本站
收藏 | 论文排版

基于稀疏表示的图像去噪算法研究

邓翔宇  
【摘要】:随着数字化媒体时代的到来,高质量的图像对于各行各业都具有不可忽视的重要性,然而图像在传输,接收等过程中不可避免的会被噪声污染从而降低图像的质量。因此图像去噪成为了图像处理中的关键问题,传统的图像去噪方法实现较容易,但却容易丢失细节纹理信息。近年来在数学和工程领域兴起的稀疏表示理论为图像去噪方法带来了新思路。本文主要研究基于稀疏表示理论的图像去噪算法,通过对算法不足的地方改进,使算法获得更高的性能,主要做的具体工作如下三方面:第一,传统的基于K-SVD图像去噪算法虽然精度高,但算法运行时间较长,针对图像去噪的质量与去噪速度之间无法达到一个最优状态的问题,考虑到凸优化算法重构概率高、速度较慢,贪婪迭代算法具有较快的收敛速度,但却损失了处理后图像的质量,本文将凸优化算法中的最速下降法与贪婪迭代算法中的ROMP算法结合,提出一种最速下降ROMP算法—SD-ROMP,利用SD-ROMP取代OMP进行稀疏分解,同时又对K-SVD算法的字典更新阶段进行去冗余,改善算法的运行时间。第二,针对传统去噪方法易丢失细节纹理信息,导致边缘模糊的缺点,本文在上述改进的K-SVD算法的基础上提出一种基于形态学成分分析(Morphological Component Analysis,MCA)和K奇异值分析(K-SVD)的图像去噪方法,并通过改进MCA算法对图像稀疏性的高要求,提高对源信号估计的精度。第三,另一方面,不论是传统的图像去噪算法还是本文所提的基于稀疏表示理论的去噪算法都仅考虑图像受高斯白噪声的污染,但常见的噪声不仅有高斯白噪声,而且还有椒盐噪声,基于此,结合中值滤波在去椒盐噪声方面的优良特性,本文还对去混合噪声进行了深入的研究。本文通过对比实验分析算法的去噪精度和运行时间两个指标。仿真结果表明,本文方法相比于传统图像去噪方法能更好地滤除噪声,保留图像的细节信息和边缘信息,算法运行时间在一定程度上得以改进,但依然没有达到最优,因此对于算法的优化还不够完善,还需进一步研究。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 李映;张艳宁;许星;;基于信号稀疏表示的形态成分分析:进展和展望[J];电子学报;2009年01期
2 赵瑞珍;王飞;罗阿理;张彦霞;;基于稀疏表示的谱线自动提取方法[J];光谱学与光谱分析;2009年07期
3 杨蜀秦;宁纪锋;何东健;;基于稀疏表示的大米品种识别[J];农业工程学报;2011年03期
4 史加荣;杨威;魏宗田;;基于非负稀疏表示的人脸识别[J];计算机工程与设计;2012年05期
5 高志荣;熊承义;笪邦友;;改进的基于残差加权的稀疏表示人脸识别[J];中南民族大学学报(自然科学版);2012年03期
6 朱杰;杨万扣;唐振民;;基于字典学习的核稀疏表示人脸识别方法[J];模式识别与人工智能;2012年05期
7 耿耀君;张军英;袁细国;;一种基于稀疏表示系数的特征相关性测度[J];模式识别与人工智能;2013年01期
8 张疆勤;廖海斌;李原;;基于因子分析与稀疏表示的多姿态人脸识别[J];计算机工程与应用;2013年05期
9 李正周;王会改;刘梅;丁浩;金钢;;基于形态成分稀疏表示的红外小弱目标检测[J];弹箭与制导学报;2013年04期
10 胡正平;赵淑欢;李静;;基于块稀疏递推残差分析的稀疏表示遮挡鲁棒识别算法研究[J];模式识别与人工智能;2014年01期
11 陈思宝;赵令;罗斌;;局部保持的稀疏表示字典学习[J];华南理工大学学报(自然科学版);2014年01期
12 王铿;张重阳;齐朗晔;;基于核距离的稀疏表示的交通标识识别[J];计算机应用与软件;2014年03期
13 单建华;张晓飞;;稀疏表示人脸识别的关键问题分析[J];安徽工业大学学报(自然科学版);2014年02期
14 栾悉道;王卫威;谢毓湘;张芯;李琛;;非线性稀疏表示理论及其应用[J];计算机科学;2014年08期
15 杨荣根;任明武;杨静宇;;基于稀疏表示的人脸识别方法[J];计算机科学;2010年09期
16 郑轶;蔡体健;;稀疏表示的人脸识别及其优化算法[J];华东交通大学学报;2012年01期
17 段菲;章毓晋;;一种面向稀疏表示的最大间隔字典学习算法[J];清华大学学报(自然科学版);2012年04期
18 李仲生;李仁发;蔡则苏;赵乘麟;;稀疏表示下的非监督显著对象提取[J];电子学报;2012年06期
19 段菲;章毓晋;;基于多尺度稀疏表示的场景分类[J];计算机应用研究;2012年10期
20 胡正平;李静;白洋;;基于样本-扩展差分模板的联合双稀疏表示人脸识别[J];信号处理;2012年12期
中国重要会议论文全文数据库 前3条
1 何爱香;刘玉春;魏广芬;;基于稀疏表示的煤矸界面识别研究[A];虚拟运营与云计算——第十八届全国青年通信学术年会论文集(上册)[C];2013年
2 樊亚翔;孙浩;周石琳;邹焕新;;基于元样本稀疏表示的多视角目标识别[A];2013年中国智能自动化学术会议论文集(第五分册)[C];2013年
3 葛凤翔;任岁玲;郭鑫;郭良浩;孙波;;微弱信号处理及其研究进展[A];中国声学学会水声学分会2013年全国水声学学术会议论文集[C];2013年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李进明;基于稀疏表示的图像超分辨率重建方法研究[D];重庆大学;2015年
2 王亚宁;基于信号稀疏表示的电机故障诊断研究[D];河北工业大学;2014年
3 姚明海;视频异常事件检测与认证方法研究[D];东北师范大学;2015年
4 黄国华;蛋白质翻译后修饰位点与药物适应症预测方法研究[D];上海大学;2015年
5 王瑾;基于稀疏表示的数据收集、复原与压缩研究[D];北京工业大学;2015年
6 王文卿;基于融合框架与稀疏表示的遥感影像锐化[D];西安电子科技大学;2015年
7 解虎;高维小样本阵列自适应信号处理方法研究[D];西安电子科技大学;2015年
8 秦振涛;基于稀疏表示及字典学习遥感图像处理关键技术研究[D];成都理工大学;2015年
9 薛明;基于稀疏表示的在线目标跟踪研究[D];上海交通大学;2014年
10 孙乐;空谱联合先验的高光谱图像解混与分类方法[D];南京理工大学;2014年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王道文;基于稀疏表示的目标跟踪算法研究[D];华南理工大学;2015年
2 李哲;基于稀疏表示和LS-SVM的心电信号分类[D];河北大学;2015年
3 孙雪青;Shearlet变换和稀疏表示相结合的甲状腺结节图像融合[D];河北大学;2015年
4 吴丽璇;基于稀疏表示的微聚焦X射线图像去噪方法[D];华南理工大学;2015年
5 赵孝磊;基于图像分块稀疏表示的人脸识别算法研究[D];南京信息工程大学;2015年
6 黄志明;基于辨别式稀疏字典学习的视觉追踪算法研究[D];华南理工大学;2015年
7 张铃华;非约束环境下的稀疏表示人脸识别算法研究[D];南京信息工程大学;2015年
8 贺妍斐;基于稀疏表示与自适应倒易晶胞的遥感图像复原方法研究[D];南京信息工程大学;2015年
9 杨烁;电能质量扰动信号的稀疏表示/压缩采样研究[D];西南交通大学;2015年
10 应艳丽;基于低秩稀疏表示的目标跟踪算法研究[D];西南交通大学;2015年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978