PCA与K-SVD联合滤波方法的研究 |
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引用本文: | 谷雨,秦丽娟,蒋磊磊.PCA与K-SVD联合滤波方法的研究[J].光电技术应用,2016(4):31-36,45. |
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作者姓名: | 谷雨 秦丽娟 蒋磊磊 |
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作者单位: | 沈阳理工大学信息科学与工程学院 |
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摘 要: | 针对早期的滤波方法,如线性的有高斯滤波、均值滤波、方框滤波等和非线性的如中值滤波、开闭运算等传统滤波方法是在像素级进行行列式的循环运算,运算繁琐,数据亢余和不能有效压缩图像进行数字化传播的缺点,提出一种基于PCA主成分图像融合后的K-SVD滤波方法的研究,有效弥补了单一K-SVD对椒盐噪声起不到良好滤波的缺点。首先对源图像进行多次的观测得到N幅含噪图像(既含有高斯噪声也含有椒盐噪声,都是加性噪声)。再对N幅含噪图像进行PCA主成分提取融合后进行K-SVD滤波(如果先进行K-SVD滤波的话会造成多幅图像的K-SVD的滤波,导致效率低且运算度冗余N倍)。这样有效消除了高斯噪声的干扰,还解决了K-SVD对椒盐噪声不敏感的缺陷,完成了在图像特征级数据去噪的研究。
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关 键 词: | PCA融合 K-SVD滤波 特征级图像去噪 |
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