【摘 要】
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针对实木地板的图像获取过程中,所产生的噪声问题,引入了K-SVD字典的学习算法,提出了一种图像的有用信息稀疏分解去噪的方法,目的是有效的保留实木地板的有用纹理信息,并抑制
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针对实木地板的图像获取过程中,所产生的噪声问题,引入了K-SVD字典的学习算法,提出了一种图像的有用信息稀疏分解去噪的方法,目的是有效的保留实木地板的有用纹理信息,并抑制其中掺杂的噪声。通过对图像稀疏分解后得到的值,来进行图像重构,就可以达到图像的去噪目的。首先,构造一个初始化的DCT字典,对图像分块处理;接着,在这个初始化字典的基础之上,进行纹理信息的稀疏分解,同时,对它们之间的残差值进行奇异值分解,更新字典;最后,利用得出的最优化字典,采用正交匹配重构算法,完成去噪图像的重建。实验表明,该算法得出的图像主观效果好,减少了去噪后的模糊程度及保留更多细节信息,在不同程度的噪声下,PSNR较高。
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