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为了更好地去除图像中的噪声,提出一种基于稀疏表示的自适应字典学习的图像乘性噪声抑制模型。利用PCA字典和迭代收缩算法更新稀疏编码,用牛顿迭代法获得对数域中的恢复图像,再利用指数函数以及误差校正将得到的结果转到实数域中。实验结果表明,与已有的4种抑噪算法相比,该模型在有效去除乘性噪声的同时,能够更好地保持原始图像的重要信息。