基于区域划分和字典学习的自然图像去噪方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201310030619.2
IPC分类号：G06T5/00
申请日期：
2013-01-25
申请人：
西安电子科技大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于区域划分和字典学习的自然图像去噪方法
申请号	CN201310030619.2	申请日期	2013-01-25
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2013-05-08	公开/公告号	CN103093433A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T5/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T5/00 图像的增强或复原，如从位像到位像地建立一个类似的图形〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;5;/;0;0查看分类表>
申请人	西安电子科技大学	申请人地址	陕西省西安市太白南路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安电子科技大学	当前权利人	西安电子科技大学
发明人	刘芳;周确;李玲玲;郝红侠;戚玉涛;焦李成;李梦雄;尚荣华;马文萍;马晶晶
代理机构	陕西电子工业专利中心	代理人	王品华;朱红星

摘要

本发明公开了一种基于区域划分和字典学习的自然图像去噪方法，主要解决基于KSVD的图像去噪方法在弱纹理区域出现模糊以及光滑区域出现伪纹理的问题。其实现方案是：用平稳小波变换去除含噪图像的高频信息，用primal sketch算法提取结构信息，将含噪图像划分为结构区域、纹理区域和光滑区域三个区域；用KSVD方法得到结构区域和纹理区域的字典；分别对三个区域进行去噪，并将去噪结果合并，得到去噪图像。本发明用区域划分和字典学习相结合的思想，使字典学习得到的字典自适应地对图像中的相应信号成分进行稀疏表示，有效地保持了图像的边缘和纹理信息，改善了去噪效果，可用于从含噪的低质量图像中获取高质量图像。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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