【摘 要】
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近年来K-SVD字典学习去噪算法因其耗时短、去噪效果好的特点得到广泛关注和应用，但该算法的适用条件为图像的噪声为加性噪声且噪声标准差已知。针对这一情况，先提出一种平滑图
【机 构】
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河北工业大学电子与信息工程学院,中国科学院电子学研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51208168);天津市自然科学基金资助项目(13JCYBJC37700);河北省自然科学基金资助项目(E2016202341);大学生创新创业训练计划项目(河北省重点)(201510080051)
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近年来K-SVD字典学习去噪算法因其耗时短、去噪效果好的特点得到广泛关注和应用，但该算法的适用条件为图像的噪声为加性噪声且噪声标准差已知。针对这一情况，先提出一种平滑图像块筛选方法，并将其与奇异值分解（singular value decomposition, SVD）相结合实现对图像的噪声标准差估计；再将得到的噪声估计方法与K-SVD字典学习去噪算法结合起来，提出一种具备噪声估计特性的K-SVD字典学习去噪算法。对多种图像的去噪实验结果表明，与Donoho小波软阈值去噪算法、全变分（total vari
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