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基于字典学习和原子聚类的图像去噪算法  
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【英文篇名】 Image denoising based on dictionary learning and atom clustering
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【作者】 孙挺; 王华东; 耿国华;
【英文作者】 Sun Ting; Wang Huadong; Geng Guohua; College of Computer Science & Technology; Zhoukou Normal University; Institute of Visualization Technology; Northwest University;
【作者单位】 周口师范学院计算机科学与技术学院; 西北大学可视化研究所;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2016年 07期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 字典学习; 稀疏表示; 冗余字典; K-均值聚类;
【英文关键词】 dictionary learning; sparse representation; redundant dictionary; K-means clustering;
【摘要】 针对图像去噪过程中会导致细节和纹理结构信息丢失的不足,提出了基于字典学习和原子聚类的图像去噪算法。该算法利用含噪图像通过字典学习算法得到自适应的冗余字典,然后提取字典中每个原子的HOG特征和灰度统计特征构成特征集,并利用原子的特征集将冗余字典中的原子分成两类(不含噪原子和噪声原子),最后利用不含噪原子恢复图像,达到去噪的目的。实验结果表明,提出的算法无须知道噪声的先验信息,峰值信噪比好于现有的流行算法,且能较好地保持图像细节和纹理结构信息,提高了视觉效果。
【英文摘要】 For the shortcoming of losing detail and texture structure with image denoising processing,this paper proposed the image denoising algorithm based on dictionary learning and atom clustering. Firstly,it obtained adaptive redundant dictionary by noised image over dictionary learning. Then structured the set of features by HOG features and histogram of gray features,and clustered atoms of redundant dictionary to two classes by the set of features. Finally,it restored image by denoised atoms and removed noise. ...
【基金】 河南省科技发展计划科技攻关项目(122400450356); 河南省科技发展计划软科学项目(132400410927)
【更新日期】 2016-07-22
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 !引言在数字图像获取和传输的过程中,不可避免地会受到噪声干扰而造成图像质量的下降,而在很多应用领域中,往往需要清晰的、高质量的图像。因此,图像去噪具有十分重要的意义,是图像处理领域的一个重要研究课题。经典的去噪方法有邻域滤波法、中值法、频域滤波法以及双边滤波等,

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