【摘 要】
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图像去噪是图像处理技术中的一个关键性步骤,是图像后续处理的基础。本文提出了一种自适应的图像去噪方法,根据匹配跟踪图像稀疏分解的特点,选择较适合图像稀疏表达的非对称
【出 处】
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华北电力大学(北京) 华北电力大学
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图像去噪是图像处理技术中的一个关键性步骤,是图像后续处理的基础。本文提出了一种自适应的图像去噪方法,根据匹配跟踪图像稀疏分解的特点,选择较适合图像稀疏表达的非对称原子库。分析研究图像和噪声在稀疏分解中的不同特性,明确图像信息和噪声的区别。利用图像(或图像残余)和噪声与原子库相干性的不同,区分图像和噪声；以相干比阈值作为提取图像有用信息的结束条件,实现图像与噪声的自适应分离。比较了稀疏分解图像去噪与小波软阈值去噪效果,就视觉效果来看,基于稀疏分解的图像去噪效果要好于小波软阈值的去噪效果。
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