【摘 要】
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目的有效滤除带钢表面缺陷图像高斯噪声。方法高斯噪声是影响带钢图像质量的主要噪声类型之一,针对带钢表面缺陷图像高斯噪声去噪,首先对传统K-SVD（K-means and singular valu
【机 构】
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河北工业大学电子信息工程学院,华北理工大学信息工程学院,哈尔滨工业大学电子与信息工程学院
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目的有效滤除带钢表面缺陷图像高斯噪声。方法高斯噪声是影响带钢图像质量的主要噪声类型之一,针对带钢表面缺陷图像高斯噪声去噪,首先对传统K-SVD（K-means and singular value decomposition）算法中的字典进行升级改造,然后采用正交匹配追踪（OMP,Orthogonal Matching Pursuit）算法对图像进行重构,滤除噪声,最后运用此算法对缺陷图像进行高斯滤波处理。为验证该算法去噪效果,选取几种常见的典型缺陷图像（划伤、气泡、氧化色、粘结纹）进行测试仿真,并选用中
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