【摘 要】
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提出了一种基于旋转不变稀疏表示和流形学习的图像降噪算法。首先建立基于流形学习的图像稀疏模型,使稀疏系数与图像块之间保持一致的流形结构。与此同时,由于图像块间较强的
【机 构】
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河海大学物联网工程学院,东南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61101158,61201345,11274092);江苏省自然科学基金(BK20130238);中央高校基本科研业务专项资金(2012B04014)资助项目
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提出了一种基于旋转不变稀疏表示和流形学习的图像降噪算法。首先建立基于流形学习的图像稀疏模型,使稀疏系数与图像块之间保持一致的流形结构。与此同时,由于图像块间较强的旋转相关性,算法在流形约束下采用旋转图像块进一步增强稀疏重构的性能。在具体实施过程中,则提出了一种优化算法来求解该稀疏模型。该稀疏模型经过一系列转变,使之满足经典K-SVD算法框架,并在该框架下实现迭代优化求解。实验表明,该稀疏模型,尤其对旋转图像块,能够更好地建立图像块间的结构关系,提取各含噪图像块中的隐含特征,提高重构图像的PSNR值,从而获
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