【摘 要】
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传统的变换域滤波去噪算法忽视了各图像信息之间的相关性,使得去噪效果较差,并且恢复的图像对原始信息损伤较大.为解决上述问题,本文以SVD算法为分解基础,提出基于Hankel矩阵的含噪图像去噪处理方法.该方法将图像数据按行逐次排列为Hankel矩阵,进行相应的SVD分解,为保证每次分解重构的有效性,将去噪后数据反对角线上的元素进行平均,得到近似的真实值构成的Hankel矩阵.室外监控可见光图像的去噪实验表明,本文算法有效可行,相比传统的小波算法、SVD算法,本算法能获得更高的峰值信噪比,去噪处理效果更好.
【机 构】
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淮北职业技术学院计算机系,安徽 淮北 235000;淮北师范大学物理与电子信息学院,安徽 淮北 235000
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传统的变换域滤波去噪算法忽视了各图像信息之间的相关性,使得去噪效果较差,并且恢复的图像对原始信息损伤较大.为解决上述问题,本文以SVD算法为分解基础,提出基于Hankel矩阵的含噪图像去噪处理方法.该方法将图像数据按行逐次排列为Hankel矩阵,进行相应的SVD分解,为保证每次分解重构的有效性,将去噪后数据反对角线上的元素进行平均,得到近似的真实值构成的Hankel矩阵.室外监控可见光图像的去噪实验表明,本文算法有效可行,相比传统的小波算法、SVD算法,本算法能获得更高的峰值信噪比,去噪处理效果更好.
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