【摘 要】
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为解决一部分纹理数据在运用加权核范数最小化处理低秩矩阵逼近时出现丢失的问题,提出一种基于稀疏表示与加权核范数最小化的图像去噪算法。稀疏表示用于辅助重构清晰图像,加
【基金项目】
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安全生产重特大事故防治关键技术科技项目(shandong-0040-2017AQ)
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为解决一部分纹理数据在运用加权核范数最小化处理低秩矩阵逼近时出现丢失的问题,提出一种基于稀疏表示与加权核范数最小化的图像去噪算法。稀疏表示用于辅助重构清晰图像,加权核范数最小化用于图像块样本的低秩矩阵逼近。通过分析纹理数据找出熵较大的非平滑块,运用一种奇异值维纳滤波,从其差异矩阵中找出丢失的部分纹理信息,并将其与低秩去噪结果融合。实验结果表明,该算法能够保持图像的细小纹理,去噪效果更好,具有良好的鲁棒性与泛化性。
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