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现有的非局部稀疏表示去噪算法大多严格依赖于块匹配,且其去噪性能受制于匹配的相似块的数量.鉴于此,提出了组约束与非局部稀疏的图像去噪模型.模型在非局部稀疏的基础上加入了分组约束,增强了图像块之间的非局部相似度,块匹配更加精确.实验表明,模型无论是在视觉效果还是峰值信噪比上均具有较好的性能.
组约束与非局部稀疏的图像去噪算法
【摘 要】
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现有的非局部稀疏表示去噪算法大多严格依赖于块匹配,且其去噪性能受制于匹配的相似块的数量.鉴于此,提出了组约束与非局部稀疏的图像去噪模型.模型在非局部稀疏的基础上加入了分组约束,增强了图像块之间的非局部相似度,块匹配更加精确.实验表明,模型无论是在视觉效果还是峰值信噪比上均具有较好的性能.
【机 构】
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桂林电子科技大学数学与计算科学学院,桂林电子科技大学广西高校图像图形智能处理重点实验室,桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2015年11期
【基金项目】
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国家自然科学基金（61362021）, 广西自然科学基金（2013GXNSFDA019030,2013GXNSFAA019331,2012GXNSFBA053014,2012GXNSFAA053231,2014GXNSFDA118035）, 广西高校图像图形智能处理重点实验室资助项目（GIIP201408）
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