稀疏分解在圖像去噪中的研究.pdf

1、在圖像獲取的過程中會混入一定的噪聲，這會嚴(yán)重降低圖像的品質(zhì)，因此，必須對含噪圖像進(jìn)行降噪處理。傳統(tǒng)的去噪方法都是基于圖像和噪聲頻帶可分離的假設(shè)，但這樣的假設(shè)并不總是成立。為了更好的解決去噪問題，本文將稀疏分解應(yīng)用到圖像去噪中，通過相干比閾值的選擇，實(shí)現(xiàn)了圖像去噪。
　　該算法首先選擇Gobar原子構(gòu)造過完備原子庫，然后使用改進(jìn)的FFT-MP算法對圖像進(jìn)行分解，分解的迭代終止條件由相干比閾值法確定;其次將分解得到的殘差分量當(dāng)作噪聲舍

2、棄掉;最后用最佳匹配原子的線性組合來重構(gòu)圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法具有更好的穩(wěn)定性，在視覺效果方面要優(yōu)于傳統(tǒng)去噪算法。
　　本文的研究工作包含以下幾個方面:
　　1.經(jīng)典去噪算法性能的研究及改進(jìn)。分析三種傳統(tǒng)去噪算法均值濾波、維納濾波、中值濾波的算法優(yōu)劣，進(jìn)而引出一種結(jié)合中值和均值濾波優(yōu)點(diǎn)的混合濾波器。然后分析小波閾值去噪的效果。
　　2.改進(jìn)FFT-MP算法。針對MP算法速度慢的問題，本文在分解過程中用互相關(guān)運(yùn)算取