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为了更好地实现图像的去噪效果,提出了一种改进的基于K-SVD(Singular Value Decomposition)字典学习的图像去噪算法。首先,将输入的含噪信号进行K均值聚类分解,将得到的图像块进行稀疏贝叶斯学习和噪声的更新,当迭代到一定次数时继续使用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法对图像块进行稀疏编码,然后在完成稀疏编码的基础上通过奇异值分解来逐列更新字典,反复迭代至得到过完备字典以实现稀疏表示,最后对处理过的图像进行重构,得到去噪后的图像。实验结果表明,本文的改进算法相对于传统的K-SVD字典的图像去噪能够在保留图像边缘和细节信息的同时,更有效地去除图像中的噪声,具有更好的视觉效果。 相似文献
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目前,大部分彩色去马赛克(Color DeMosaicking,CDM)算法仅利用了局部的空间和光谱相关性,容易导致CDM复原图像边缘模糊以及细小结构丢失.当图像中出现周期性细小结构时,这些局部方法容易产生诸如锯齿、栅格等失真现象.针对这些问题,我们将字典学习和稀疏编码统一到一个变分框架中,提出了非局部自适应稀疏表示模型.通过非局部相似块聚类自适应地在线学习字典.利用局部和非局部的冗余信息对稀疏编码进行约束,强制稀疏编码靠近其非局部均值以减少编码误差.为了有效抑制服从重尾分布的CDM误差,设计了基于l1范数的数据项.最后,联合交替最小化方法和算子分裂技巧对模型进行有效求解.实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性. 相似文献
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在信号的稀疏表示方法中,传统的基于变换基的稀疏逼近不能自适应性地提取图像的纹理特征,而基于过完备字典的稀疏逼近算法复杂度过高.针对该问题,文章提出了一种基于小波变换稀疏字典优化的图像稀疏表示方法.该算法在图像小波变换的基础上构建图像过完备字典,利用同一场景图像的小波变换在纹理上具有内部和外部相似的属性,对过完备字典进行灰色关联度的分类,有效提高了图像表示的稀疏性.将该新算法应用于图像信号进行稀疏表示,以及基于压缩感知理论的图像采样和重建实验,结果表明新算法总体上提升了重建图像的峰值信噪比与结构相似度,并能有效缩短图像重建时间. 相似文献
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目前基于图像块稀疏表示的超分辨率重构算法对所有图像块都用同一字典表示,不能反映不同类型图像块间的差别.针对这一缺点,本文提出基于图像块分类稀疏表示的方法.该方法先利用图像局部特征将图像块分为平滑、边缘和不规则结构三种类型,其中边缘块细分为多个方向.然后利用稀疏表示方法对边缘和不规则结构块分别训练各自对应的低分辨率和高分辨率字典.重构时对平滑块利用简单双三次插值方法,边缘和不规则结构块由其对应的高、低分辨率字典通过正交匹配追踪算法重构.实验结果表明,与单字典稀疏表示算法相比,本文算法对图像边缘部分重构质量明显改善,同时重构速度显著提高. 相似文献
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简要介绍了基于稀疏字典约束的超分辨力重建算法,提出了具有低复杂度的基于K均值聚类的自适应稀疏约束图像超分辨力重建算法.所提算法从两个方面降低其计算复杂度:分类训练字典,对图像块归类重建,降低每个图像块所用字典的大小;对图像块的特征进行分析,自适应地选择重建方法.实验结果表明,提出的快速重建方法在重建质量与原算法相当的前提下,可以较大程度地降低重建时间. 相似文献
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非局部学习字典的图像修复 总被引:2,自引:0,他引:2
该文提出一种新的基于学习的图像修复算法。与经典的稀疏表示模型不同,该文将非局部自相似图像块统一进行联合稀疏表示,训练高效的学习字典,并使自相似块间保持相同的稀疏模式。该方法既确保自相似块投影到稀疏空间后也具有相似性,也较好地保留了自相似块间的相关性信息,更有效地建立了它们的联合稀疏关联,并将这种关联作为先验知识来指导图像的修复。该算法使用大量自然图像样本来训练初始的过完备字典,既利用了样本图像的先验知识,又充分考虑了待处理图像本身的相关信息,自适应性强。通过对自然图像进行大﹑小范围图像修复和文字去除实验,该文方法均取得不错的修复效果。 相似文献