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      如何解決圖像去噪在去除噪聲的同時(shí)容易丟失細(xì)節(jié)信息的問(wèn)題

      2019-01-03 | rar | 0.98 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對(duì)許多圖像去噪方法在去除噪聲的同時(shí)容易丟失細(xì)節(jié)信息的問(wèn)題，提出了一種基于非局部自相似性的低秩稀疏圖像去噪算法。首先，利用基于馬氏距離（ MD）的塊匹配方法將外部自然干凈圖像塊分組，建立基于塊組的高斯混合模型（ GMM）學(xué)習(xí)非局部自相似性先驗(yàn)；其次，采用穩(wěn)健主成分追蹤（SPCP）方法，將噪聲圖像矩陣分解為低秩、稀疏及噪聲三部分，其中稀疏矩陣包含了稀疏的有用信息；最后，通過(guò)最小化全局目標(biāo)函數(shù)實(shí)現(xiàn)去噪。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的方法在峰值信噪比（ PSNR）及結(jié)構(gòu)相似性（SSIM）的結(jié)果上比EPLL、NCSR、PCLR等先進(jìn)去噪算法都有較大的提升，且速度更快，去噪效果及細(xì)節(jié)保留能力都有更好的表現(xiàn)。

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