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针对微生物显微图像去噪,提出一种基于图像稀疏块表示和字典学习的泊松去噪算法。根据微生物图像内在相关性进行分块处理,采用Poisson K-均值法对图像块进行聚类;运用主成分分析法实现非局部稀疏字典表示,完成簇内去噪;经融合重建,获得完整去噪图像。结果表明:通过稀疏块表示和字典学习直接对泊松噪声去噪,可减少噪声模型转换误差;改进的分块和聚类方法可提高去噪图像的信噪比;与其他去噪算法对比,本文算法不仅取得更好的去噪效果,且可改善去噪后图像模糊现象,最大程度地保留图像细节信息。