【摘 要】
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提出了一种结合噪声分布先验知识的稀疏表示混合去噪算法。该算法通过自适应中值滤波器进行初始化来分析噪声分布先验,对稀疏编码中的原子进行自适应加权。然后以当前原子集
【机 构】
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长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室,长沙理工大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61402053);湖南省教育厅优秀青年基金资助项目(12B003);湖南省交通厅科技资助项目(201334);2015年湖南省研究生科研创新资助项目(CX2015B369)
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提出了一种结合噪声分布先验知识的稀疏表示混合去噪算法。该算法通过自适应中值滤波器进行初始化来分析噪声分布先验,对稀疏编码中的原子进行自适应加权。然后以当前原子集的极值为基准调整选取阈值,对稀疏编码中的原子进行选择淘汰。本算法避免了传统混合去噪算法的两相检测策略,时间复杂度显著降低。实验表明本算法在峰值信噪比PSNR和去噪效率上都有明显优势。
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