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基于稀疏表示的图像去噪算法研究
基于稀疏表示的图像去噪算法研究
图像处理
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基于稀疏表示的图像去噪算法研究,是一篇很不错的论文
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基于稀疏表示的图像去噪算法
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基于学习方法构造的冗余字典可更加准确地提取信号的结构特征,也是近几年的研究热点。论文在研究了基于KSVD字典学习的图像去噪算法的基础上,将相关系数匹配准则和字典裁剪方法相结合,提出一种改进的字典学习算法,进一步,为了利用图像的非局部自相似性信息,提出将自相似性作为一个约束正则项融入到图像去噪模型,提出基于改进字典学习和非局部自相似性的图像去噪算法。大量实验验证,与传统KSVD去噪方法相比,该方法在
论文研究-基于联合滤波的聚类稀疏表示图像去噪算法.pdf
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针对非局部均值去噪算法中噪声对结构聚类影响的问题,提出了一种基于联合滤波预处理的聚类稀疏表示图像去噪算法。利用维纳滤波和巴特沃斯滤波联合滤波处理提取含噪图像中的高频分量,同时减小了噪声对聚类的影响;利用非局部均值去噪的思想将高频图像块进行聚类,每一类图像块单独进行字典学习,增强字典的自适应性;利用多循环字典更新的K-SVD算法进行类内字典学习,增强字典的描述能力。实验结果表明,与传统的K-SVD算
图像去噪的稀疏表示方法
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稀疏表示图像去噪的主代码,董为生团队的文章
稀疏分解图像去噪
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传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域,而噪声信息处在高频区域,从而基于中值滤波、Wiener 滤波、小波变换等方法实现图像去噪,而实际上这种假设并不总是成立的。基于图像的稀疏表示,近几年来研究者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型,其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息,将逼近残差视为噪声。利用 K-SVD 算法求得基于稀疏和冗余的训练字典,同时针对 K-SVD 算法仅适
图像去噪基础方法
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本文档给出了基于matlab的基础图像去噪方法,不同模板的均值滤波与中值滤波,还有基于傅里叶变换的频域滤波。
图像稀疏表示MATLAB
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MATLAB 图像稀疏表示代码,可以实现对输入图像的稀疏表示
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基于稀疏表达的图像去噪方法研究
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提出一种基于混合字典的图像稀疏分解去噪方法。使用小波包函数和离散余弦函数构成混合字典,采用匹配追踪算法对图像进行稀疏分解,提取含噪图像中的稀疏成分,最后利用稀疏成分进行图像重构,达到去除图像中噪声的目的。实验中与单一字典稀疏分解去噪算法进行了对比,结果表明,所提出的混合字典稀疏去噪算法可有效提取图像中的稀疏结构,改善重构图像的主客观质量。
基于稀疏分解的图像去噪
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图像去噪 图像去噪 图像去噪 图像去噪 图像去噪 图像去噪 图像去噪 图像去噪 图像去噪 图像去噪 图像去噪 图像去噪
论文研究-基于稀疏性的图像去噪综述.pdf
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利用图像的稀疏与冗余表达模型去噪是当前较为新颖的去噪方法,在对国内外稀疏模型去噪文献进行理解和分析的基础上,回顾稀疏性去噪研究的发展,阐明稀疏去噪的原理与降噪模型。总结用于稀疏去噪中的各类方法,介绍利用稀疏性在图像去噪中的分解与重构过程,并将小波法去噪、多尺度几何分析法去噪、独立成分法去噪中所涉及的传统稀疏性与当前的稀疏与冗余表达模型去噪对比分析。最后基于对稀疏性去噪方法的分析,提出对稀疏去噪研究
基于稀疏表示与非局部相似的图像去噪算法
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针对受加性高斯白噪声( AWGN) 与椒盐噪声( SPIN) 以及随机值冲击噪声( RVIN) 组成的混合噪声污染的图像进行去噪的问题,提出一种在现有加权编码算法的基础上将图像稀疏表示和非局部相似先验融合的改进算法。首先,利用基于字典的图像稀疏表示构建去噪变分模型,对模型中的数据保真项设计一个权重因子来抑制冲击噪声的干扰; 其次,利用非局部平均思想对混合噪声图像进行初始去噪,在得到的图像中构建掩膜
论文研究-基于非局部正则化的图像去噪.pdf
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提出一种改进的基于非局部的正则化图像去噪算法,主要针对非局部处理方法中的权值计算作了改进处理。与原始算法不同,采用EMD来进行图像子块间的相似度计算,并结合图像的方向信息分类子块区域,以解决
论文研究-基于字典学习和原子聚类的图像去噪算法.pdf
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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...
论文研究-基于块分类和字典优化的K-SVD图像去噪研究.pdf
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基于K-奇异值分解(K-SVD)的图像去噪方法使用K-SVD算法训练得到的过完备字典对图像进行稀疏表示去噪,能够在去除噪声的同时较好地保持原始图像信息。但该方法缺少对图像结构特征的考虑;此外,K-SVD算法训练得到的...
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提出了一种基于字典学习的图像去噪算法。在K-SVD字典学习算法的基础上,改变稀疏编码中误差约束为非零元个数约束来进行字典学习。在实验的基础上分析了使用不同非零元个数去噪时对峰值信噪比的影响,提出分别针对低...
ksvd算法 图像去噪
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用于对图像进行去噪的ksvd算法。可以运行的源程序
稀疏编码去噪KSVD-MOD
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国外一个稀疏编码去噪的matlab工具箱,包括DCT过完备字典生成、k-svd字典学习、omp算法,对学习稀疏编码的字典学习(k-svd算法)、由字典求稀疏矩阵(omp算法)有一定的参考作用。程序比较完整,对字典学习和omp算法进行了中文注释(如果注释乱码用notepad++打开)。
基于稀疏表示的人脸识别Matlab程序
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最新的基于稀疏表示的人脸识别程序,用Matlab编写,包括了快速算法的实现,是目前识别率和效率较高的最新人脸识别技术的具体算法实现,不可多得!希望能帮助大家!
稀疏分解(内含完整的MATLAB代码)
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基于稀疏表示和梯度直方图的图像去噪
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基于稀疏分解的图像去噪 (2006年)
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基于稀疏分解的图像去噪处理是将被噪声污染的图像分解成图像的稀疏成分和其他成分。稀疏成分对应于图像中的有用信息,其他成分对应于图像中的噪声。由图像的稀疏成分重建图像,可达到去除图像噪声的目的。实验结果表明基于稀疏分解的图像去噪处理具有一定的效果。
多小波图像去噪算法的研究
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图像处理,去噪算法的一篇不错的文献,所以转过来跟大家分享。
【图像去噪】基于稀疏表示KSVD实现图像去噪代码.zip
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1.版本:matlab2014/2019a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作
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针对图像去噪时单一变换方法的不足,提出了一种新的基于Contourlet变换和小波变换的多变换分级图像降噪算法。根据Wavelet变换和Contourlet变换系数对图像中不同频带信号的稀疏表示特点,利用隐马尔可夫树(HMT)模型...
特征保留的稀疏表示图像去噪 (2013年)
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针对图像去噪,为了更好地保留图像特征信息,考虑人眼视觉特性,研究过完备字典对噪声图像特征和边缘信息的有效表示,提出以结构相似为信息保真度的特征保留的稀疏表示去噪算法。实验结果表明,该算法能更好地对图像...
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