基于双冗余字典学习的自然图像去噪方法
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基于双冗余字典学习的自然图像去噪方法
发明专利有效专利- 申请号：CN201110022523.2
- 申请人：西安电子科技大学
- 申请日：2011-01-20
- 主分类号：G06T5/00
- 公开（公告）日：2011-05-25
- 公开/公告号：CN102073999A
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摘要：本发明公开了一种基于双冗余字典学习的自然图像去噪方法，主要克服现有自然图像去噪中纹理细节易丢失的问题。其实现过程是：(1)输入待去噪图像Y；(2)对待去噪图像Y在多尺度冗余平稳小波字典R下展开，得到Y在不同尺度上的系数分量βj，j＝1，2...N；(3)初始化各变量，令令Dj为冗余DCT字典，采用KSVD算法对字典Dj的原子和相应系数矩阵进行更新；(4)计算出各系数分量βj去噪结果的估计值(5)对去噪后的各系数分量做多尺度冗余逆变换，得到待噪图像Y去噪后的结果本发明相对于现有的经典去噪方法能够更好的保留待去噪图像中的纹理细节信息，可用于对自然图像的去噪。
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